马丽丽，博士，首都经济贸易大学统计学院数据科学系主任。研究方向为网络科学、社交网络、非结构化数据分析。教授课程为线性代数、概率论、多元统计分析、应用回归分析、随机过程等。

近年来，随着复杂网络研究的不断成熟，其在各个领域的应用越来越频繁，并展现出很好的应用效果。随着大数据时代的到来，网络规模越来越大，想要得到具体的网络结构显得越加困难，因此，对网络中一些关键特性如节点异质性的预测是十分必要的。除此之外，社交网络和新媒体等平台的大量涌现使得耦合传播动力学过程的研究具有重大的理论研究和实际应用背景，其对阻止传染病的传播、加快或者抑制信息扩散、高效搜索算法的设计等具有重要指导意义。而网络节点异质性对网络中的传播动力学行为有着至关重要的作用，本著作正是从这一点出发，介绍网络节点异质性预测以及节点异质性在信息-疾病耦合传播动力学研究中的影响。

目录

1绪论

11研究背景及意义

12国内外研究进展及趋势

13本书的组织结构

2网络节点异质性研究

21引言

22网络节点中心性度量

23网络中的节点中心性预测研究 

24总结和讨论

3多重网络上的信息-疾病耦合传播动力学研究

31引言

32局部感知控制传染病传播模型（LACS）

33基于LACS模型的微观马氏链（MMCA）方法

34耦合动力学过程的仿真

35总结和讨论

4个体异质性对信息-疾病耦合动力学过程的影响

41引言

42不同度量下多重网络的异质性局部感知控制模型

43异质LACS模型上的耦合动力学过程

44不同生成网络上的动力学过程仿真 

45HIV1实际多重网络上的动力学过程仿真

46总结和讨论 

5节点异质性对社交网络中信息动态竞争传播过程的影响

51引言

52网络数据集介绍

53信息动态竞争传播模型

54数值模拟结果

55总结和讨论

6结论与展望

61结论

62展望

参考文献