本书为使用R语言进行网络数据统计分析的读者提供了简洁易用的入门指导。全书在第1版的基础上进行了全面更新，可作为一本完整的教材独立使用。书中涉及多个R语言包，全面展示了从基础的数据操作与可视化，到进一步的数据总结与特征描述，再到网络数据建模的各种网络分析技术。作为核心的igraph扩展包提供了使用R语言研究网络图的丰富功能，并在近年更新了版本。第2版进行了整体修订来反映这些变化。书中内容系统地从描述性统计方法过渡到以网络建模与推断为核心的主题，后者包括对网络本身和网络上过程的建模与推断两部分内容。 本书可以作为从事网络数据统计分析的研究生和相关研究人员的教材，但熟悉R语言的高年级本科生也可以轻松地学习本书的大部分内容。

第1章 引言
1.1 为什么研究网络？
1.2 网络分析的类型
1.3 为什么使用R进行网络分析？
1.4 关于本书
1.5 关于本书的R语言代码
参考文献
第2章 操作网络数据
2.1 概述
2.2 创建网络图
2.3 网络图的修饰
2.4 关于图
2.5 补充阅读材料
参考文献
第3章 网络数据可视化
3.1 概述
3.2 图可视化的基本元素
3.3 图的布局
3.4 修饰图的布局
3.5 大型网络可视化
3.6 使用R之外的可视化工具
3.7 补充阅读材料
参考文献
第4章 网络图特征的描述性分析
4.1 概述
4.2 节点和边的特征
4.3 网络的凝聚性特征
4.4 图分割
4.5 同配性与混合
4.6 补充阅读材料
参考文献
第5章 网络图的数学模型
5.1 概述
5.2 经典随机图模型
5.3 广义随机图模型
5.4 基于机制的网络图模型
5.5 评估网络图特征的显著性
5.6 补充阅读材料
参考文献
第6章 网络图的统计模型
6.1 概述
6.2 指数随机图模型
6.3 网络的块模型
6.4 潜变量网络模型
6.5 补充阅读材料
参考文献
第7章 网络拓扑结构推断
7.1 概述
7.2 链路预测
7.3 关联网络的推断
7.4 网络的层析拓扑结构推断
7.5 补充阅读材料
参考文献
第8章 网络图上的过程建模与预测
8.1 概述
8.2 最近邻方法
8.3 马尔可夫随机场
8.4 核方法
8.5 动态过程的建模与预测
8.6 补充阅读材料
参考文献
第9章 网络流数据分析
9.1 概述
9.2 网络流建模：引力模型
9.3 网络流的预测：流量矩阵估计
9.4 补充阅读材料
参考文献
第10章 网络实验
10.1 概述
10.2 背景
10.3 网络干扰下的因果推断
10.4 补充阅读材料
参考文献
第11章 动态网络
11.1 概述
11.2 动态网络的表示与操作
11.3 动态网络的可视化
11.4 动态网络的特征化
11.5 动态网络建模
参考文献
索引
彩图节选