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| 編輯推薦： |
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本书介绍复杂网络原理及跨学科交叉研究与应用，将为读者提供社交网络、交通网络、电力网络、物联网、金融科学、生命科学等领域的复杂网络技术研究、工程应用提供理论和技术准备。
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| 內容簡介： |
复杂网络涉及的知识非常广泛，有显著的跨学科、跨领域的特性。本书力求以通俗易懂的编写方式，为读者提供充足的复杂网络理论分析及大量的实例Python开源代码，同时增加对国内外最新研究成果的介绍，为从事该领域研究的工作者提供有效的借鉴。本书的主要特点有： ①通俗易懂的概念原理解释分析；②生动形象的图形化分析；③大量开源实例Python代码；④最新研究成果的引入；⑤思政教育的融入。
本书共16章。第1章主要介绍复杂网络的研究意义、历史及研究内容；第2～5章分别介绍复杂网络的基本概念、随机网络、小世界网络及无标度网络；第6～14章分别介绍复杂网络的应用及其他相关理论，包括复杂网络传播动力学、博弈论、网络同步与控制、复杂网络鲁棒性、二分网络、复杂网络的搜索、聚类分析、影响力分析及链路预测；第15章介绍复杂网络工具的使用；第16章探讨复杂网络视角下的社会发展与思政启示。
本书可以作为高等学校计算机科学及其相关专业、应用数学、生物医学、社会学、管理学等专业的本科生及研究生教材，也可以为相关领域的科研人员提供研究参考。
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| 目錄：
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第1章绪论1
1.1复杂网络的研究意义1
1.2复杂系统与复杂网络2
1.3复杂网络的研究3
1.3.1哥尼斯堡七桥问题与规则网络3
1.3.2随机图理论4
1.3.3复杂网络理论阶段4
1.4复杂网络的研究内容5
第2章复杂网络的基本概念6
2.14种基本网络结构模型6
2.1.1规则网络6
2.1.2随机网络8
2.1.3小世界网络8
2.1.4无标度网络9
2.2复杂网络的表示10
2.2.1图表示法10
2.2.2集合表示法10
2.2.3邻接矩阵表示法11
2.2.4拉普拉斯矩阵表示法12
2.3复杂网络的统计特征13
2.3.1度13
2.3.2平均度14
2.3.3度分布14
2.3.4路径16
2.3.5直径16
2.3.6平均距离16
2.3.7集聚系数17
2.3.8介数18
2.3.9核数19
2.3.10权20
2.3.11网络稀疏性22
2.3.12度度相关性22
2.4网络的演化性质24
2.4.1基于点、边的演化24
2.4.2基于边的演化24
2.5总结25
习题225
〖4〗复杂网络基础理论与应用〖2〗目录〖4〗第3章随机网络26
3.1ER网络的生成模型26
3.1.1G（N，p）模型26
3.1.2G（N，L）模型27
3.2ER网络的基本性质28
3.2.1边数分布28
3.2.2度分布29
3.2.3直径及平均距离29
3.2.4集聚系数30
3.3总结31
习题331
第4章小世界网络32
4.1六度分隔理论 33
4.2小世界网络实验33
4.3小世界网络模型34
4.3.1WS小世界网络模型34
4.3.2NW小世界网络模型36
4.3.3小世界网络模型的度分布37
4.3.4小世界网络的平均距离38
4.3.5小世界网络的聚类系数39
4.4社区结构检测39
4.4.1社区结构定义40
4.4.2社区划分标准40
4.4.3社区检测算法41
4.5总结58
习题459
第5章无标度网络60
5.1幂律分布及二八定律60
5.1.1幂律分布60
5.1.2二八定律61
5.2幂律分布的数据拟合61
5.2.1数据分箱61
5.2.2最小二乘法估计63
5.2.3极大似然估计65
5.2.4累计度分布66
5.3幂律分布网络的结构68
5.4BA无标度网络模型69
5.4.1BA无标度网络的构建69
5.4.2BA无标度网络的度分布71
5.4.3BA无标度网络的度相关性72
5.4.4BA无标度网络的平均距离和集聚系数73
5.5马太效应及财富分布建模74
5.6总结75
习题576
第6章传播动力学77
6.1传播动力学的研究目的77
6.2病毒传播模型分析78
6.2.1传染病数据集79
6.2.2SI模型 81
6.2.3SIS模型85
6.2.4SIR模型88
6.2.5SEIR模型95
6.2.6其他传染病模型98
6.3舆论传播及谣言检测101
6.3.1信息传播103
6.3.2舆论传播104
6.3.3谣言传播模型108
6.3.4谣言检测116
习题6127
第7章博弈论131
7.1博弈论的定义131
7.2博弈论的基本概念132
7.2.1博弈基本要素132
7.2.2博弈的3种常用表示方式132
7.2.3偏好关系133
7.3囚徒困境问题133
7.3.1囚徒困境问题的两种典型情境133
7.3.2重复囚徒困境135
7.3.3多人囚徒困境136
7.4博弈论的分类 137
7.5非合作博弈138
7.5.1双人正则形式博弈138
7.5.2纳什均衡139
7.5.3雪堆博弈纳什均衡141
7.5.4占优策略纳什均衡142
7.5.5混合策略纳什均衡143
7.5.6零和博弈144
7.5.7非零和博弈145
7.5.8反复去除严格劣策略146
7.5.9奇数定理及其应用147
7.5.10战略合作联盟148
7.5.11抗共谋纳什均衡149
7.5.12纳什存在定理150
7.5.13选举机制150
7.5.14Stackelberg模型151
7.6合作博弈152
7.6.1合作博弈的特征函数表达式152
7.6.2Shapley值153
7.6.3占优方法156
7.6.4帕累托最优156
7.7演化博弈159
7.7.1演化博弈简介159
7.7.2鹰鸽博弈160
7.8博弈论的应用162
7.8.1生成对抗网络162
7.8.2基于多层感知机的生成对抗网络163
7.8.3基于卷积的生成对抗网络169
7.8.4条件生成对抗网络 172
7.9总结174
习题7175
第8章网络同步与控制177
8.1同步现象178
8.1.1生活中的同步现象178
8.1.2同步的定义178
8.2分形理论183
8.3混沌理论188
8.3.1混沌理论的定义189
8.3.2混沌同步与控制191
8.3.3混沌理论的应用195
8.4混沌映射195
8.5涌现现象198
8.5.1涌现现象的定义198
8.5.2涌现现象的应用199
8.6关键词共现分析201
8.7Boid模型204
8.8粒子群优化算法208
8.8.1粒子群优化算法的应用209
8.8.2混沌粒子群优化算法214
8.9人工萤火虫群优化算法215
习题8217
第9章复杂网络的鲁棒性220
9.1鲁棒性的概念及度量指标220
9.1.1鲁棒性的概念220
9.1.2网络的鲁棒性与抗毁性221
9.1.3鲁棒性度量指标223
9.2渗流理论223
9.2.1渗流基本原理223
9.2.2渗流阈值227
9.2.3渗流临界指数227
9.2.4小结227
9.3随机攻击与蓄意攻击227
9.3.1随机攻击228
9.3.2蓄意攻击229
9.3.3随机攻击与蓄意攻击的代码示例230
9.4级联失效239
9.4.1级联失效基本概念239
9.4.2级联失效代码示例241
9.4.3沙堆模型242
9.4.4Cascade模型245
9.5相依网络246
9.5.1相依网络的子网络247
9.5.2相依边247
9.5.3相依网络的组合方式248
9.6鲁棒性分析案例249
习题9255
第10章二分网络 257
10.1二分网络的定义257
10.2二分网络的矩阵表达258
10.3二分网络的投影方式259
10.3.1无权投影259
10.3.2加权投影264
10.4二分图的匹配269
10.4.1最大匹配269
10.4.2最大匹配之匈牙利算法 273
10.4.3完美匹配276
习题10280
第11章复杂网络的搜索281
11.1广度优先搜索281
11.1.1例题讲解281
11.1.2代码实现283
11.2随机游走搜索284
11.2.1例题讲解285
11.2.2代码实现286
11.3最大度搜索287
11.3.1例题讲解288
11.3.2代码实现289
11.4蒙特卡罗树搜索290
11.4.1例题讲解290
11.4.2代码实现292
11.5启发式搜索297
11.5.1贪婪优先搜索297
11.5.2A搜索298
11.6对抗搜索301
11.6.1最大最小搜索302
11.6.2AlphaBeta剪枝搜索306
11.7社会网络的分散式搜索313
11.7.1Kleinberg模型313
11.7.2代码实现314
11.7.3Kleinberg模型上的分散式搜索316
习题11317
第12章聚类分析318
12.1基于优化的复杂网络聚类方法318
12.1.1KernighanLin算法318
12.1.2谱平分法321
12.2启发式复杂网络聚类算法323
12.2.1HITS算法323
12.2.2CPM算法325
习题12327
第13章影响力分析328
13.1节点中心性的经典指标328
13.2节点重要性的判别方法329
13.2.1基于节点近邻的方法329
13.2.2基于路径的方法332
13.2.3基于特征路径的方法336
13.2.4基于节点移除或收缩的方法340
13.3利用网络动力学识别重要节点342
13.4VoteRank算法343
13.5社交网络影响力最大化344
13.5.1基于PageRank的启发式算法345
13.5.2基于节点度的启发式算法347
13.5.3贪心算法349
13.5.4基于RIS的贪心算法352
13.5.5三明治算法框架353
习题13353
第14章链路预测354
14.1Jaccard 系数354
14.2AdamicAdar 指标355
14.3Katz 指标357
14.4基于机器学习的链路预测358
14.4.1基础机器学习链路预测算法359
14.4.2集成机器学习链路预测算法361
14.5概率关系模型362
14.5.1贝叶斯网络模型362
14.5.2马尔可夫网络关系模型365
14.6推荐系统368
14.6.1组合推荐368
14.6.2惊喜度推荐370
14.6.3可解释性推荐373
14.6.4好友推荐376
14.6.5细粒度推荐380
14.6.6搭配推荐382
习题14384
第15章复杂网络工具的使用385
15.1NetworkX使用简介385
15.1.1创建图形385
15.1.2复杂网络的可视化387
15.1.3网络分析388
15.1.4空手道俱乐部成员关系网络的模拟390
15.2Igraph391
15.2.1创建网络392
15.2.2网络分析392
15.2.3网络可视化393
15.2.4Igraph实现算法393
15.2.5海豚社交数据集及Igraph使用394
15.3Gephi400
15.3.1LesMiserables数据集400
15.3.2实际使用401
第16章连接万象，德行共筑： 复杂网络视角下的社会发展与思政启示404
16.1小世界网络模型与社会治理：思政教育中的高效和谐发展策略404
16.1.1资源优化与社会和谐405
16.1.2集体主义与协同创新405
16.1.3教学案例406
16.1.4小结407
16.2无标度网络与社会公平：思政教育中的核心竞争力构建407
16.2.1无标度网络与社会公平407
16.2.2教学案例： 区域协调发展战略408
16.2.3思政教育启示408
16.2.4小结409
16.3信息传播动力学与舆论引导：思政教育中的社会责任构建409
16.3.1传播动力学与社会责任409
16.3.2健康舆论引导410
16.3.3案例410
16.3.4小结411
16.4博弈论与合作共赢：思政教育中的国家利益和集体合作411
16.4.1博弈论与国家利益411
16.4.2集体合作与社会责任412
16.4.3教学案例： 中美贸易谈判中的博弈理论应用412
16.4.4小结412
16.5演化网络与中国特色社会主义新时代：思政教育中的社会变革与
创新驱动413
16.5.1演化网络与社会变革413
16.5.2创新驱动与社会可持续发展413
16.5.3教学案例： 绿色科技创新与社会可持续发展413
16.5.4小结414
16.6同步与控制理论：思政教育中的自我控制与社会规则的内在契约414
16.6.1同步与控制： 社会协同与治理415
16.6.2自我控制与社会规则的契合415
16.6.3教学案例： 社会稳定与政策调控的协同效应416
16.6.4小结416
16.7复杂网络搜索与信息共享：思政教育中的资源合理配置416
16.7.1复杂网络搜索与社会资源优化416
16.7.2教学案例： 信息资源的优化配置417
16.7.3小结417
16.8链路预测与推荐系统：思政教育中的资源共享与社会责任启示417
16.8.1链路预测与社会资源的优化配置418
16.8.2教学案例： 电子商务中的链路预测与推荐系统418
16.8.3小结418
16.9随机网络与社会协同：思政教育中的资源优化配置419
16.9.1随机网络与资源优化配置419
16.9.2教学案例： 扶贫与资源优化的协同发展419
16.9.3小结420
16.10网络鲁棒性与社会稳定：思政教育中的抗风险能力培养420
16.10.1社会系统的稳定性与抗风险能力420
16.10.2社会保障体系与网络韧性420
16.10.3教学案例： 国家应急管理与社会稳定420
16.10.4小结421
16.11影响力分析与引导协作：思政教育中的社会舆论引导421
16.11.1影响力的辐射与社会领导力421
16.11.2信息传播与舆论引导422
16.11.3教学案例： 社会责任与公益活动中的影响力分析422
16.11.4小结422
16.12聚类分析与社会和谐：思政教育中的多元社会共建422
16.12.1群体内部的紧密联系与社会组织423
16.12.2社会分工、群体合作与社会责任423
16.12.3多元社会中的融合与共建423
16.12.4教学案例： 扶贫攻坚中的集体合作与协作精神423
16.12.5小结424
参考答案425
习题2425
习题3426
习题4426
习题5427
习题6428
习题7432
习题8434
习题9436
习题10437
习题11441
习题12445
习题13447
习题14448
参考文献450
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| 內容試閱：
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复杂网络是复杂系统的抽象和描述，是研究网络中个体节点之间相互作用及其拓扑结构和演化的一种方法，具有鲜明的跨学科特性。作为一门新兴的学科，复杂网络已经逐渐成为网络科学研究的热点。对复杂网络的定量及定性特征的研究已经成为现代科学研究中极具挑战性的领域。许多高校都面向本科生、研究生及博士生开设了复杂网络相关课程。该课程是0839网络空间安全一级学科的研究生核心课程。0839的核心课程指南指出： 复杂网络基础与应用是支撑网络空间安全一级学科的基础课程，为“信息内容安全原理”“社交网络分析”“高级网络安全技术”等课程提供基础理论和方法指导。在国家自然科学基金“十四五”优先发展领域指南中有多个领域涉及复杂网络的研究，如领域4，复杂系统动力学激励认知、设计与调控，领域57工业信息物理系统中提及的复杂场景认知、调控和优化决策，领域60智能无人系统技术中的复杂环境下智能无人系统自主控制、协同、安全，系统控制与动态博弈、智能群系统自主协同与安全免疫，领域93面向复杂应用场景的计算理论与软硬件基础，领域101复杂系统管理，领域103决策智能与人机融合管理。现实世界纷繁复杂、往往呈现出非线性特性及不确定性，动态演化发展。偶然的小事件可能累积增大成为颠覆性的大事件，并影响整个网络的演变进程。复杂网络的研究让我们可以对客观世界的认知从感性升华到理性，从特殊现象推演普遍规律，从局部认识整体，从简单知晓复杂，螺旋式推进，更深刻地认识世界的本源。
本书将为读者系统介绍复杂网络领域的基本理论框架，提供研究复杂网络的具体内容、方法和工具。由于复杂网络研究具有很强的跨学科特色，并且新的问题和研究成果不断涌现，因此本书重点着眼于复杂网络研究中经典的理论研究，同时介绍了国内外复杂网络领域相关的最新研究成果及应用，旨在通过介绍复杂网络的基础理论及其应用研究，使读者掌握一些相应的网络分析方法，基于复杂网络的视角认识世界，并且能够联系实际构建复杂网络的系统思维，为读者在复杂网络及其相关研究领域的研究指明方向。掌握复杂网络研究的方法，具备针对特定复杂网络开展网络属性、网络结构、网络功能和行为研究的能力，深入理解复杂网络的基本模型和属性及动态演化规律具有重要的科学价值，将为生物医学网络、社交网络、交通网络、电力网络、物联网等领域的复杂网络技术研究、工程应用提供理论和技术准备，也将带来很好的经济价值和社会价值。
本书共16章，分为引言、复杂网络基本模型及基本理论、复杂网络的应用三大部分。引言主要为读者介绍复杂网络的研究意义、研究历史及复杂网络基本概念、复杂网络度量指标。复杂网络基本模型包括随机图模型、小世界网络模型、无标度网络及演化网络模型，这部分注重复杂网络理论各种模型的特性及基于以上模型对复杂网络的理论分析。复杂网络的应用包括复杂网络的传播动力学、复杂网络的社团结构、博弈论、复杂网络中的搜索、复杂网络的同步与控制、复杂网络的节点重要性与影响力分析、链路预测与推荐。具体章节主要内容如下： 第1章为绪论，介绍复杂网络的历史、研究意义及研究内容。第2章为复杂网络的基本概念，主要介绍复杂网络的4种基本结构模型及其表示方法，重点介绍复杂网络的统计特征。这些特征是贯穿复杂网络研究始终的一些基本统计特征。第3章为随机网络，主要介绍两种生成随机网络的基本模型以及随机网络的基本性质。第4章为小世界网络，介绍小世界网络的知名理论——六度分隔理论及相关经典实验，重点介绍小世界网络的两种经典生成模型、小世界网络的典型统计特征及社区结构检测方法。第5章为无标度网络，主要介绍幂律分布的意义、数据拟合方法及经典的相关理论，如二八定则、马太效应、财富分布建模，重点介绍BA无标度网络模型的构建及相关统计特征。第6章为传播动力学，介绍传播动力学的研究目的及意义，重点介绍经典传播动力学模型，包括病毒传播、舆论传播及谣言检测模型，解释传播机理及预测方法，同时也介绍了一些传播动力学的最新研究成果。第7章为博弈论，介绍博弈论的基本概念、分类及其应用，重点介绍经典博弈论问题，如囚徒困境问题、合作博弈、非合作博弈、演化博弈及相关的经典理论和概念（如纳什均衡、奇数定理、占优策略、帕累托最优、特征函数表达、沙普利值等）；第8章为网络同步与控制，介绍同步现象、分形理论、混沌理论、混沌映射、涌现现象及相关经典模型、算法及应用。第9章为复杂网络的鲁棒性，介绍鲁棒性的基本概念及相关理论、经典模型及应用，重点介绍渗流理论、随机攻击与蓄意攻击、级联失效、相依网络。第10章为二分网络，介绍二分网络的定义及表达，重点介绍二分网络的投影、二分图的匹配及其相关应用。第11章为复杂网络的搜索，介绍各种经典的复杂网络搜索算法，主要包括广度优先搜索、随机游走搜索、最大度搜索、蒙特卡罗树搜索、启发式搜索、对抗搜索及社会网络分散式搜索。第12章为聚类分析，从基于优化的聚类算法和启发式聚类算法这两大类切入，介绍经典的聚类算法。第13章为影响力分析，首先介绍节点中心性的经典度量指标及判别方法，然后介绍经典的影响力分析算法（如PageRank、VoteRank算法）、基于节点度的启发式算法、贪心算法，同时也介绍了一些该领域的最新研究成果。第14章为链路预测，首先介绍一些与链路预测相关的基本度量指标，然后重点介绍基于机器学习的链路预测、概率关系模型、链路预测的应用推荐系统，同时介绍了链路预测领域的一些最新研究成果。第15章为复杂网络工具的使用，介绍一些复杂网络领域常用的经典分析及作图工具软件的使用，如NetworkX、Igraph、Gephi。本书的编写宗旨是以通俗易懂的方式为读者提供复杂网络领域知识的学习和研究参考，尤其初学者可以很快跟着示例理解和上手实践。第16章探讨了复杂网络视角下的社会发展与思政启示。因此，在每章的介绍中，针对相关概念及理论给出了图例及例题讲解，同时，为了让读者领悟复杂网络研究的应用价值，书中给出了大量的代码示例。所有代码都是用目前流行的编程语言Python编写的，均为可运行的代码。代码运行的结果也给出了截图和分析，这也是本书区别于已有教材的最大特点之一。
本书特点可以归纳如下。
（1） 通俗易懂的解释分析。对于博弈论、病毒传播模型等数学推导较多的知识点，作者以通俗易懂的方式对严谨的数学推导过程进行了解释分析，并给予许多现实生活中的实例对概念、知识点和数学公式进行了巩固应用与加强理解。
（2） 形象化的展示方式。复杂网络分析少不了图形化分析工具，但很多读者从未接触过图形化分析工具，难免会感觉无从下手。为了使研究成果以生动形象的图像形式进行展示，本书特意撰写了一个章节——“复杂网络工具的使用”，详细介绍了复杂网络领域中一些常用的、功能强大的分析工具，如NetworkX、Igraph、Gephi。我们参考了这些分析工具的官方文档，并依据作者的作图经验进行说明，逐步演示，带领新手上路，为科研工作者对研究成果进行图形化分析、论证及展示提供借鉴参考。
（3） 大量的实例Python开源代码演练。本教材兼顾了对复杂网络基础原理的介绍，并对相关前沿研究成果（尤其是与人工智能、网络安全相关的研究成果）进行了应用研究实例介绍。书中的例题和习题都是根据讲解内容精心设计的，所有代码也都是作者依据书中内容统一用Python语言设计实现的，同时进行了反复检查与验证，并将随书开源所有源代码。
（4） 最新的研究成果引入。本书的小世界网络、传播动力学、博弈论、网络同步与控制、复杂网络鲁棒性、复杂网络搜索、聚类分析、二分网络、链路预测等章节都结合了人工智能及网络安全领域的最新研究成果，例如应用了最新的深度学习技术，依据国内外新冠病毒传播的真实数据集对最新病毒的传播分析进行了复现与研究，对博弈论在生成对抗网络中的应用进行了分析，介绍了惊喜度推荐、可解释性推荐等，其中很多研究也是作者团队多年来深入研究的领域。
（5） 思政教育的融入。通过复杂网络的视角看社会发展、社会责任、创新与可持续发展，不仅能够提升我们的科学素养，更能增强我们的社会责任感与使命感、创新精神和国家认同感。在掌握复杂网络相关技术的同时，深刻理解科技进步与社会发展的辩证关系，形成正确的价值观、世界观和人生观，最终为实现社会的和谐、稳定与可持续发展做出积极贡献。
本书是由广州大学陈淑红副教授（美国佛罗里达大学访问学者，澳大利亚斯文本科技大学访问学者，研究方向： 复杂网络分析、人工智能与网络安全等）、湖南大学姜文君教授（博士生导师，岳麓学者，研究方向： 社交网络分析、推荐系统等）、广州大学周志立教授（广东省“杰青”，研究方向： 多媒体内容安全、人工智能安全等）、北京师范大学王田教授（国家级青年拔尖人才，福建省“杰青”，“大数据云边智能协同”工程研究中心主任，连续5年入选全球前2%顶尖科学家终身榜单，研究方向： 人工智能、物联网、边缘计算等）、北京师范大学（珠海校区），北京师范大学香港浸会大学联合国际学院贾维嘉教授（IEEE Fellow、2020—2023年斯坦福大学发布的全球前2%顶尖“年度科学影响力”和“终身科学影响力”科学家，研究方向： 人工智能系统算法、网络空间实体对象传感、人机物融合知识图谱构建与大数据处理、下一代无线通信协议、物联网等）共同编著。各位作者均从事复杂网络相关教学或研究十余年，甚至二三十余年，有丰富的相关领域教学或研究经验。其中，第一作者陈淑红老师于2017年开始在广州大学开设了“复杂网络基础与应用”硕士及博士课程教学与研究。从2022年开始，我们几位作者带领十余名研究生在前期调研及相关研究的基础上正式开始了本书的撰写工作，历时两年坚持不懈的努力，撰写完成该教材。
本书受到了广东省自然科学基金面上项目（编号： 2022A1515011386）、国家留学基金项目（编号： 202308440307）、广州大学教材出版基金（编号： GDHT 20220452）、国家自然科学基金重大项目（编号： 62394334）、国家自然科学基金面上项目（编号： 62172149、62172046、62372047、62372125）、广东省自然科学基金杰出青年项目（编号： 2023B1515020041）、广东省高等教育学会“十四五”规划2024年度高等教育研究课题（编号： 24GYB207）、北京师范大学教改项目（编号： jx2024139）的资助。在作者科研团队多年教授相关课程及从事相关科研的基础上凝练总结而成，同时也参考、引用、融合了大量国内外学者的相关领域文献及研究成果。为此，衷心感谢书中参考的各位专家、学者的成果带给我们的启迪。感谢广州大学计算机科学与网络工程学院的汤茂斌副院长对本教材撰写提供的支持和帮助。有了汤院长的建议，本书作者才萌生了撰写本教材的想法，后续汤院长的支持也为教材的撰写提供了有力的帮助和支持。感谢广州大学陈淑红老师的团队成员李汉俊、陈恺人、罗振坤、姚铸怡、张思鹏、尹浩杰、唐猛猛同学以及湖南大学姜文君教授的团队成员李松、魏朝勇同学，他们付出了很多努力参与本书资料的收集、整理和相关章节的撰写，感谢广州大学选修了陈淑红老师的研究生及博士课程“复杂网络基础理论与应用”的2020—2023级同学们，大家都非常用心地投入课程的学习，认真地做了课堂的报告并撰写了期末报告，同学们的报告为教材的撰写提供了许多有价值的素材，大家课内外关于我们课程的探讨及建议也激发了我们撰写本教材的灵感，并为课程的教学开展提供了宝贵的建议。
在此，还要特别感谢潘毅院士、周万雷校长、任家东校长和田志宏校长，感谢你们对本教材的肯定与支持。你们的卓越成就和深厚学识，不仅给予了我们巨大的鼓舞，也为本书的内容和方向提供了宝贵的指导，使我们能够更清晰地把握教材的核心价值和目标受众。感谢你们百忙之中为我们的教材所做的推荐，你们的评价不仅提升了教材的学术价值，也为读者提供了重要的参考。你们对本书的肯定与认可，不仅是对我们努力的鼓励，更是对我们未来工作的鞭策。
百密难免一疏，教材编写内容难免有不足之处，恳请各位专家、学者、读者不吝赐教，批评指正。
作者2024年10月
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