全书共12章，分别介绍了网络流行病学的基本概念和研究范畴，定义了学科的研究目标和关键问题；详细探讨了网络流行病学研究所依托的技术方法，包括社会网络分析、文本和图像处理技术、语音处理及区块链技术，并解释了这些方法如何助力于健康信息的跟踪和分析；通过阐述实际案例，如针对毒品防控、高危性行为与艾滋病防治，以及突发传染病的监测，展现了网络流行病学在公共卫生管理中的应用实践。本书从理论到实践，从概念到应用，详尽介绍了网络流行病学相关知识，以期为相关问题提供科学有效的解决途径。 本书可为信息学、计算机科学、公共卫生管理、心理学、情报技术等领域的学者、专业人员及政策决策者、公共健康从业者处理网络信息传播相关问题时提供指导和参考。

第一章 网络流行病学的产生
第一节 互联网空间
第二节 互联网与公众健康
第三节 互联网对传统流行病学的冲击和挑战
第四节 网络流行病学定义
第五节 相关学科发展及联系
第二章 研究设计
第一节 描述性研究
第二节 分析性研究
第三节 试验干预性研究
第四节 理论模型研究
第五节 监测与预警
第三章 网络数据获取
第一节 网络数据类型概述
第二节 网络数据获取技术
第三节 Python网络爬虫
第四节 利用开放的API服务
第五节 解析结构化网页信息
第六节 网页内容爬虫示例
第四章 网络数据结构整理、清洗和存储
第一节 结构化与非结构化数据基本概念
第二节 结构化与非结构化数据融合
第三节 非结构化数据的定量化提取与清洗
第四节 结构化与非结构化数据库存储应用
第五节 网络数据处理实例
第五章 复杂网络理论基础
第一节 复杂网络理论发展历程
第二节 复杂网络指标
第三节 复杂网络模型
第四节 网络传播模型
第五节 社会网络分析实例
第六章 文本挖掘
第一节 自然语言处理
第二节 主题建模
第三节 情感辨别
第四节 关系抽取
第五节 知识图谱
第七章 图像辨识
第一节 医学图像辨识背景与难点
第二节 图像增强
第三节 图像分割
第四节 特征提取
第五节 目标检测技术
第八章 语音与声纹
第一节 语音与声纹数据
第二节 特征提取
第三节 声纹识别
第九章 区块链
第一节 区块链概述
第二节 区块链事务
第三节 区块链分类
第四节 区块链平台
第五节 区块链在网络领域的应用
第十章 吸毒人员管理与特征辨识
第一节 全球毒品流行形势
第二节 吸毒人员管理现状及瓶颈
第三节 基于互联网+技术的社区吸毒人员健康管理
第四节 吸毒人员面部特征识别
第五节 吸毒人员面部表情与情感识别
第十一章 高危性行为人群网络交友与健康风险管理
第一节 网络交友与健康风险
第二节 人数估计
第三节 社会网络分析
第四节 情感分析
第五节 管理方式
第六节 分析实例
第十二章 全球突发传染病监测与预警
第一节 全球突发传染病
第二节 Google流感预测
第三节 疾病疫情监测数据来源及设计
第四节 全球传染病监测与预警系统实例