《網絡科學引論（信息網絡技術與網絡科學）/經典譯叢》作者憑借在計算機、信息論、物理等相關學科的深入研究和豐富經驗，繫統地分析和論述了網絡作為一門科學理論如何應用在現實生活中的方方面面。
《網絡科學引論（信息網絡技術與網絡科學）/經典譯叢》分為5部分，討論了目前科學研究中的網絡類型和用以確定其結構的各種技術，介紹了研究網絡的基本數學理論及用以量化網絡結構的各類測度與參數，描述了有效分析網絡數據的計算機算法，以及有助於預測網絡繫統行為並理解其生成和演化過程的網絡結構數學模型，文末給出了網絡上的一些動力學過程，如社會網絡中的疾病傳染或計算機網絡上的搜索過程。
《網絡科學引論（信息網絡技術與網絡科學）/經典譯叢》不僅是從事網絡科學領域的研究人員、專業人員和技術人員必不可少的參考資料，而且還非常適合作為普通高等院校計算機科學與技術、通信工程、應用數學、生物科學、應用物理學、社會學等專業高年級本科生和研究生課程的教材。

紐曼（M.E.J.Newman），於1991年獲牛津大學物理繫理論物理專業博士學位，之後在康奈爾大學做博士後，出站後進入位於新墨西哥州的聖菲研究所。從做博士後開始，一直致力於復雜繫統的研究工作。2002年任教於密歇根大學物理繫，並當選為密歇根大學Paul Dirac Collegiate Professor（教授榮譽），同時也是密歇根大學復雜繫統研究中心的教授和聖菲研究所的特聘研究員。2004年起在密歇根大學開設Complex Systems課程，本書是他在復雜繫統方面從事近20年的研究工作和近7年的教學工作的結晶。

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第1章 概述
1．1 為什麼對網絡產生興趣
1．2 幾個網絡示例
1．3 網絡的性質
1．4 本書結構

第Ⅰ部分 網絡的實證研究
第2章 技術網絡
2．1 Internet
2．2 電話網絡
2．3 電力網絡
2．4 交通網絡
2．5 配送網絡
第3章 社會網絡
3．1 社會網絡實證研究
3．2 采訪與問卷
3．3 直接觀察
3．4 來自於檔案或第三方的數據
3．5 隸屬網絡
3．6 小世界實驗
3．7 雪球式抽樣、接觸者追蹤及隨機遊走
第4章 信息網絡
4．1 萬維網
4．2 引文網絡
4．3 其他類型的信息網絡
第5章 生物網絡
5．1 生物化學網絡
5．2 神經網絡
5．3 生態網絡

第Ⅱ部分 網絡理論基礎
第6章 網絡的數學基礎
6．1 網絡及其表示方法
6．2 鄰接矩陣
6．3 加權網絡
6．4 有向網絡
6．5 超圖
6．6 二分網絡
6．7 樹
6．8 平面網絡
6．9 度
6．10 路徑
6．11 分支
6．12 獨立路徑、連通度和割集
6．13 圖拉普拉斯矩陣
6．14 隨機遊走
習題
第7章 測度與參數
7．1 度中心性
7．2 特征向量中心性
7．3 Katz中心性
7．4 PageRank
7．5 核心頂點與權威頂點
7．6 接近度中心性
7．7 介數中心性
7．8 頂點群組
7．9 傳遞性
7．10 相互性
7．11 有符號邊和結構平衡
7．12 相似性
7．13 同質性和同配混合
習題
第8章 網絡的大規模結構
8．1 分支
8．2 最短路徑和小世界效應
8．3 度分布
8．4 冪律和無標度網絡
8．5 其他中心性測度的分布
8．6 聚類繫數
8．7 同配混合
習題

第Ⅲ部分 計算機算法
第9章 算法基本概念
9．1 運行時間和計算復雜度
9．2 網絡數據的存儲
9．3 鄰接矩陣
9．4 鄰接表
9．5 樹
9．6 網絡的其他表示方法
9．7 堆
習題
第10章 網絡基礎算法
10．1 度和度分布的算法
10．2 聚類繫數
10．3 最短路徑和廣度優先搜索
10．4 加權網絡中的最短路徑
10．5 最大流和最小割
習題
第11章 矩陣算法與圖劃分
11．1 主特征向量和特征向量中心性
11．2 將網絡劃分成簇
11．3 圖劃分
11．4 Kernighan-Lin算法
11．5 譜劃分
11．6 社團發現
11．7 簡單模塊度最大化
11．8 譜模塊度最大化
11．9 將網絡劃分為兩個以上群組
11．10 其他模塊度最大化方法
11．11 社團發現的其他算法
習題

第Ⅳ部分 網絡模型
第12章 隨機圖
12．1 隨機圖
12．2 邊數和度的均值
12．3 度分布
12．4 聚類繫數
12．5 巨分支
12．6 小分支
12．7 路徑長度
12．8 隨機圖的問題
習題
第13章 任意度分布的隨機圖
13．1 生成函數
13．2 配置模型
13．3 餘度分布
13．4 聚類繫數
13．5 度分布的生成函數
13．6 一個頂點的兩跳鄰居頂點數量
13．7 小分支的生成函數
13．8 巨分支
13．9 小分支的規模分布
13．10 冪律度分布
13．11 有向隨機圖
習題
第14章 網絡生成模型
14．1 優先連接模型
14．2 Barabási-Albert模型
14．3 優先連接模型的其他性質
14．4 優先連接模型的擴展
14．5 頂點復制模型
14．6 網絡優化模型
習題
第15章 其他網絡模型
15．1 小世界模型
15．2 指數隨機圖模型
習題

第Ⅴ部分 網絡過程
第16章 滲流和網絡彈性
16．1 滲流
16．2 頂點的均勻隨機刪除
16．3 頂點的非均勻刪除
16．4 實際網絡中的滲流
16．5 滲流的計算機算法
習題
第17章 傳染病的網絡模型
17．1 疾病傳播模型
17．2 SI模型
17．3 SIR模型
17．4 SIS模型
17．5 SIRS模型
17．6 傳染病的網絡模型
17．7 傳染病網絡模型的晚期特征
17．8 SIR模型的晚期特征
17．9 傳染病網絡模型的時間依賴特性
17．10 SI模型的時間依賴特性
17．11 SIR模型的時間依賴特性
17．12 SIS模型的時間依賴特性
習題
第18章 網絡動力繫統
18．1 動力繫統
18．2 網絡動力學
18．3 多變量動力學
習題
第19章 網絡搜索
19．1 Web搜索
19．2 分布式數據庫搜索
19．3 消息傳遞
習題

參考文獻
中英文對照索引

與網絡如計算機網絡、生物網絡、社會網絡等相關的科學研究，是典型的交叉學科領域，涉及數學、物理學、生物學、計算機科學、社會學及很多其他學科。網絡的研究受益於各不同學科已有的大量研究成果，但由於多個學科的不同研究團體及研究者之間缺乏聯繫溝通，使得已有的研究成果難以被所有研究群體共享。本書的目的就是將相關的網絡知識彙集在一起，並使用統一的語言和符號呈獻給讀者，使其成為一個各部分內容彼此補充、條理清晰的整體，為深入全面地理解網絡提供有力支持。
本書分為5部分。在給出一個簡短的總體介紹後，第1部分描述當前研究的網絡的主要類型及確定其拓撲結構的實證方法，包括第2章到第5章。第Ⅱ部分介紹研究網絡的主要數學工具，以及分析網絡結構的度量方法和統計學方法，包括第6章到第8章。第Ⅲ部分描述有效分析網絡數據的一些常用算法，包括第9章到第11章。第Ⅳ部分討論網絡結構的數學模型，借助這些模型能夠預測網絡化繫統的行為特征並理解網絡的形成及發展規律，包括第12章到第15章。最後，第V部分描述與網絡過程相關的理論，例如與社會網絡中的疾病傳染過程相關的理論，以及與計算機網絡上的搜索過程相關的理論等，包括第16章到第19章，
本書各個部分對讀者已有知識和技術的要求各不相同。第1部分基本上無須任何數學知識就可以理解，第Ⅱ部分和第Ⅲ部分需要具有大學本科水平的線性代數和高等數學基礎。第Ⅳ部分和第V部分對數學基礎要求更高，適合於大學高年級本科生、研究生及本領域的研究者閱讀。本書可以作為不同難度等級教學用參考書。第1章至第8章難度較低，適合於具有中等數學基礎的學習者使用；而第6章至第14章難度較高，可作為選修教材，供那些具有較好數學基礎的學生學習。第Ⅱ部分之後的每章都配有習題，供學習者檢驗學習效果。