本書結合兩個重要和流行的研究領域：複雜網路和機器學習，不僅包括基礎背景知識，還包含近期最新的研究進展。書中包括大量插圖和例題幫助讀者理解主要思想和實現細節。

迪亞戈·克利斯蒂亞諾·席爾瓦（Thiago Christiano Silva） ，博士畢業于巴西聖保羅大學，目前的研究領域包括機器學習、複雜網路、金融穩定性、系統風險和銀行業務等。

趙亮（Liang Zhao） 巴西聖保羅大學教授，電腦科學與數學系主任，博士畢業于巴西航空技術學院，目前的研究興趣包括機器學習、複雜網路、人工神經網路和模式識別。

譯者序
前言
作者簡介
符號清單

第1章 概述
1.1背景
1.2本書主要內容
1.3本書結構
參考文獻

第2章 複雜網路
2.1圖論簡介
2.1.1圖的定義
2.1.2圖的連通性
2.1.3路徑和環路
2.1.4子圖
2.1.5樹和森林
2.1.6圖的矩陣表示
2.2網路演化模型
2.2.1隨機網路
2.2.2小世界網路
2.2.3無標度網路
2.2.4隨機聚類網路
2.2.5核心邊緣網路
2.3複雜網路的統計描述
2.3.1度和度相關性
2.3.2距離和路徑
2.3.3網路結構
2.3.4網路中心性
2.3.5複雜網路度量方法的分類
2.4複雜網路上的動力學過程
2.4.1隨機遊走
2.4.2惰性隨機遊走
2.4.3自避行走
2.4.4遊客漫步
2.4.5流行病傳播
2.5本章小結
參考文獻

第3章 機器學習
3.1引言
3.2監督學習
3.2.1數學運算式和基本假設
3.2.2主要演算法
3.3無監督學習
3.3.1數學運算式和基本假設
3.3.2主要演算法
3.4半監督學習
3.4.1研究目的
3.4.2數學運算式和基本假設
3.4.3主要演算法
3.5基於網路的機器學習方法概述
3.6本章小結
參考文獻

第4章 網路構建技術
4.1引言
4.2相似性與相異性
4.2.1定義
4.2.2基於向量形式的相似性函數實例
4.3向量資料的網路轉化
4.3.1k 近鄰和 半徑網路
4.3.2k 近鄰和 半徑組合的網路構建技術
4.3.3b 匹配網路
4.3.4線性鄰域網路
4.3.5鬆弛線性鄰域網路
4.3.6聚類啟發式網路
4.3.7重疊長條圖網路
4.3.8其他網路構建技術
4.4時間序列資料的網路轉化
4.4.1週期網路
4.4.2相關網路
4.4.3迴圈網路
4.4.4轉移網路
4.5網路構建方法分類
4.6非結構化資料網路轉化的難點
4.7本章小結
參考文獻

第5章 基於網路的監督學習
5.1引言
5.2典型的基於網路的監督學習技術
5.2.1基於k 關聯圖的分類演算法
5.2.2網路學習工具：NetKit
5.2.3易訪問啟發式的分類演算法
5.3本章小結
參考文獻

第6章 基於網路的無監督學習
6.1引言
6.2社團檢測演算法
6.2.1相關概念
6.2.2數學運算式和基本假設
6.2.3前沿技術綜述
6.2.4社團檢測基準
6.3典型的基於網路的無監督學習技術
6.3.1介數
6.3.2模組度最大化
6.3.3譜平分法
6.3.4基於粒子競爭模型的社團檢測
6.3.5變色龍演算法
6.3.6基於空間變換和群體動力學的社團檢測
6.3.7同步方法
6.3.8重疊社團挖掘
6.3.9網路嵌入與降維
6.4本章小結
參考文獻

第7章 基於網路的半監督學習
7.1引言
7.2數學假設
7.3典型的基於網路的半監督學習技術
7.3.1最大流和最小割
7.3.2高斯隨機場和調和函數
7.3.3Tikhonov正則化框架
7.3.4局部和全域一致性演算法
7.3.5附著法
7.3.6模組化方法
7.3.7相互作用力
7.3.8判別式遊走
7.4本章小結
參考文獻

第8章 基於網路的監督學習專題研究：高級資料分類
8.1引言
8.2問題提出
8.3高級分類模型
8.3.1高級分類模型的總體思路
8.3.2混合分類框架的構建
8.4高級分類器的構建方法
8.4.1傳統的基於網路度量方法的高級分類器構建
8.4.2基於隨機遊走的高級分類器構建
8.5高級分類器的數值分析
8.5.1高級分類器應用樣本
8.5.2參數敏感性分析
8.6應用：手寫數位識別
8.6.1相關研究
8.6.2手寫數字資料集MNIST
8.6.3圖像相似性計算演算法
8.6.4混合分類框架中的低級分類技術
8.6.5混合分類器的性能
8.6.6手寫數位識別樣本8.7本章小結
參考文獻

第9章 基於網路的無監督學習專題研究：隨機競爭學習
9.1引言
9.2隨機競爭學習演算法模型
9.2.1模型原理
9.2.2轉移矩陣的推導
9.2.3隨機非線性動力系統的定義
9.2.4計算社團數目的方法
9.2.5重疊結構的檢測方法
9.2.6參數敏感性分析
9.2.7收斂分析
9.3模型的理論分析
9.3.1數學分析
9.3.2粒子競爭模型與傳統的多粒子隨機遊走
9.3.3樣本分析
9.4重疊節點及社團檢測的數值分析
9.4.1紮卡裡空手道俱樂部網路
9.4.2海豚社交網路
9.4.3《悲慘世界》人物關係網絡
9.5應用：手寫數位識別和字母聚類
9.5.1資料集情況
9.5.2最優粒子數和集簇數
9.5.3手寫數位或字母聚類
9.6本章小結
參考文獻

第10章 基於網路的半監督學習專題研究：隨機競爭合作學習
10.1引言
10.2隨機競爭合作模型
10.2.1半監督學習與無監督學習的差異
10.2.2半監督學習環境
10.2.3競爭轉移矩陣的修正
10.2.4系統初始條件的修正
10.3模型的理論分析
10.3.1數學分析
10.3.2樣本分析
10.4模型的數值分析
10.4.1人工合成資料集上的類比
10.4.2真實資料集上的模擬
10.5應用：錯誤標記資料集上的錯誤標籤傳播檢測和預防
10.5.1問題提出
10.5.2錯誤標記訓練集的檢測
10.5.3錯誤標籤傳播的預防
10.5.4競爭合作模型學習系統的修正
10.5.5參數敏感性分析
10.5.6電腦類比
10.6本章小結

參考文獻