具体描述
译者序
我们正身处一个网络时代。全球的生产贸易网络深刻改变了我们的物质生活，互联网的普及则让我们身处信息洪流之中。当网络成为我们生活的一部分，我们也成为了网络的一部分。面对相互关联的海量网络数据，置身其中的我们如何认识这个世界？
在这样的背景下，网络科学近年来迅速崛起，横跨数学、物理学、生物学、计算机、社会学、传播学等领域，成了定量研究中的“显学”。通过将复杂系统抽象为节点、边以及它们的属性，网络科学为解析系统特征、建立系统模型和研究系统的动态过程提供了一套简洁优美的方法。研究者掌握了网络科学的思考方式和分析工具之后，通常可以站在一个更为全局的视角审视问题，让多个交叉学科的研究进展为我所用。尽管市场上已经有不少优秀的网络科学著作，我们相信本书仍会给读者带来惊喜。由于网络科学研究者的学科背景不同，多数网络科学著作往往带有强烈的学科视角特色，例如统计物理背景的著作强调网络整体性质的形成机制，社会学背景的著作强调结构指标和社会学理论框架，而计算机背景的著作则强调数据存储、算法实现等。本书及其前身Statistical Analysis of Network Data 从统计学的视角切入，归纳不同学科网络研究中的通用任务，并采用严格的统计学术语进行了表述，这在同类书籍中尚属少见。本书的6至10 章尤其精彩，其中介绍的网络统计模型很多是近五年的研究进展，对网络研究有兴趣的研究生和科研人员可以借此快速了解研究前沿。我们建议读者深入阅读书中的参考文献，以掌握使用统计工具分析网络数据的思路，并理解数据分析方法所隐含的理论假设。
另一方面，本书在讲述统计网络分析时使用了R 语言，主要以igraph和statnet 系列扩展包作为主力分析工具。原书的第二作者正是igraph 扩展包的创建者。相比其他网络分析平台，R 语言自身提供了强大的统计分析功能，所涉及的网络分析扩展包抽象程度更高、封装功能更多，有效节约了研究者构造网络数据结构和算法的时间，使得研究者可以集中精力考虑核心的研究问题。全书采用案例方式讲解统计理论，并提供了相应的分析代码，读者可以仿照书中内容快速上手开始自己的研究。考虑到原书样式和印刷过程，本书在翻译时进行了一些调整，说明如下：
• 本书翻译了整行的代码注释，未翻译代码正文中的字符串，并且保留了原书图片中的英文文字，以确保运行代码后产生相同的可视化结果。
• 书籍内文采用黑白印刷，对理解内容有影响的彩色图片在书末集中进行彩色印刷。事实上，读者可以运行书中代码自行生成多数彩色图片。
• 翻译过程使用R Markdown 写作，并采用了默认的代码格式进行输出，与原书代码格式稍有不同（没有> 和+ 等字符，输出结果使用# 标注），但保留了原书代码的行号方便读者索引查阅。
本书在翻译时力求准确、生动，但由于译者水平和经验有限，翻译不当之处在所难免。为了更好地为各位读者服务，本书在GitHub 建立了对应的翻译页面https://github.com/ complexly/ sand-translation。若您在阅读过程中发现了任何问题，欢迎在GitHub 提交issue 进行交流，或者发送邮件至book@complexly.me，我们将及时把书籍的勘误信息更新在翻译页面上。
最后，本书漫长的翻译出版过程得到了众多好友的帮助，而且绝大部分的交流协作都是在互联网上完成的，本书的诞生正是我们身处网络时代的最好见证。感谢统计之都的魏太云先生为本书介绍翻译出版的渠道，感谢华东理工大学的好友聂春笑、开智社群结识的终身学习者董昊为本书初稿提出的宝贵意见，感谢西安交通大学出版社李颖编辑辛勤细致地审阅校对，没有你们的帮助这本书很难与众位读者见面。同时，也要感谢父母亲友以及石磊老师课题组在翻译过程中的支持，你们的鼓励永远是我继续前进的动力。
李杨
2016 年5 月于清华园
前言
网络和网络分析无疑是近年来定量科学进展最大的领域之一。虽然作为领域起源的社会网络分析可以追溯至20 世纪30 年代，图论研究可以上溯几个世纪，但“网络科学”领域的迅速崛起与普及只是近10 到15 年的事情。通过我们熟悉的互联网、社交网络、病毒营销等途径，网络已经渗透到日常生活的方方面面，而不仅仅是一个研究领域或者一种研究方法了。
数据的度量与分析是网络研究的重要组成部分。因此，在实际应用、研究方法以及理论发展方面，网络分析都很需要或简或繁的各类统计方法。与其他统计学分支一样，网络分析同时包括描述性和推断性的统计方法。使用这些方法可以完成与网络有关的各种任务，包括基本的网络结构可视化与特征化，对网络拓扑的采样、建模与推断，以及对网络上的静态和动态过程进行建模和预测。
当前已经有很多可以进行网络分析的软件，横跨各种平台、编程语言和使用环境。毫无疑问，R 语言社区在网络数据统计分析软件的开发上尤其活跃。写作本书时，已经有几十个具有某些网络分析功能的R 扩展包了。它们可以共同完成网络分析的各类任务：从标准的网络数据操作、可视化与特征化（如igraph、network 和sna 扩展包），到网络建模（如igraph、eigenmodel、ergm 和mixer 扩展包），再到对网络拓扑的推断（如glasso和huge 扩展包）。除此之外，R 的基本扩展包还提供了大量其他的分析工具和函数。
本书的写作目的是为网络数据的统计分析提供一种使用R 语言的、简单易得的入门课程。因此，本书既不是涉及的各种R 扩展包的使用手册，也不打算介绍所涉及主题的详尽概念和技术基础。相反，我们希望在这两者之间寻找一个平衡，并且在最佳阅读体验的基础上，采用（希望是！）最简洁的程度来组织文字。相应地，我们预计本书会被以下人群使用：（1）希望开展网络数据统计分析的统计学者，无论是作为研究方向还是与他人合作，且希望继续使用R 作为分析工具；（2）来自类似定量领域（如计算机科学、统计物理、经济学等）的复杂网络研究者，无论对统计是否熟悉，希望较快掌握R语言中的网络数据统计分析方法；（3）应用领域的实践者，希望涉足与某些特定应用相关的网络分析方法。
总的来说，本书是为定量领域、有网络数据统计分析需求的研究生和科研人员撰写的，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。我们预计当前对本书感兴趣的人群不仅包括统计学的读者，还有来自计算生物学、计算机科学与机器学习、经济学、神经科学、计量金融学、信号处理、统计物理以及定量社会科学的研究人员。
很多人在本书写作的各个阶段为我们提供了帮助，在此我们表示衷心的感谢。感谢Springer 编辑团队的热情，他们鼓励我们开始了这个项目，并全程提供了很多反馈意见；感谢波士顿大学2013 年秋季课程Statistical Analysis of Network Data（MA703）的同学们对早期几个章节做出的评价。特别感谢Xinyu Kang、Heather Shappell 和YaonanZhang，他们全程参与了本书第一稿的撰写，仔细阅读每个章节并测试了书中的代码。我们也感谢Christophe Ambroise、Alain Barrat、Mark Coates、Suchi Gopal、Emmanuel Lazega 和Petra Staufer 提供了数据。更广泛地，我们对书中使用的许多R 扩展包的作者一并表示感谢，他们为开发付出了大量的时间和精力。没有他们的工作，本书的广度和范围都会大打折扣。最后，我们向我们的家人表示最深的感谢，感谢他们在写作本书时所给予的爱、耐心与支持。
本书使用的所有代码和数据都包括在R 扩展包sand 之中，可以通过CRAN 进行下载。
美国，马萨诸塞州，波士顿Eric D. Kolaczyk
美国，马萨诸塞州，剑桥Gábor Csárdi
2014 年3 月
作者简介
Eric D. Kolaczyk 是波士顿大学数学与统计系的统计学教授与统计学项目负责人，同时是生物信息学项目、系统工程方向以及计算神经科学项目的教职人员。他撰写的以网络为主题的著作不仅发展了统计学的方法与理论，还涵盖了探测计算机网络上的匿名流量模式，预测蛋白质相互作用网络中的生物功能，以及刻画社会网络中行动者群体影响等应用性的工作。他是美国统计协会（American Statistical Association，简称ASA）会士，也是电气和电子工程师协会（Institute of Electrical and Electronics Engineers，简称
IEEE）高级会员。
Gábor Csárdi 是美国哈佛大学统计系的研究助理，获匈牙利罗兰大学计算机科学博士学位。他的研究包括网络分析在生物学与社会科学中的应用，生物信息学与计算生物学，以及图论算法等。他于2005 年创建了igraph 扩展包，此后一直是主要的开发者之一。
目录信息
作者简介
第1章 引言
1.1 为什么研究网络？
1.2 网络分析的类型
1.2.1 网络可视化与特征化
1.2.2 网络建模与推断
1.2.3 网络过程
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
第2章 操作网络数据
2.1 概述
2.2 创建网络图
2.2.1 无向图和有向图
2.2.2 图的表示
2.2.3 图的操作
2.3 网络图的修饰
2.3.1 节点、边和图的属性
2.3.2 使用数据框
2.4 关于图
2.4.1 图的基本概念
2.4.2 特殊类型的图
2.5 参考读物
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 参考读物
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
4.2.1 节点度
4.2.2 节点中心性
4.2.3 边的特征
4.3 网络的凝聚性特征
4.3.1 子图与普查
4.3.2 密度与相对频率
4.3.3 连通性、割与流
4.4 图分割
4.4.1 层次聚类
4.4.2 谱分割
4.4.3 图分割的验证
4.5 同配性与混合
4.6 参考读物
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
5.4.1 小世界模型
5.4.2 优先连接模型
5.5 评估网络图特征的显著性
5.5.1 评估网络社团数量
5.5.2 评估小世界性
5.6 参考读物
第6章 网络图的统计模型
6.1 概述
6.2 指数随机图模型
6.2.1 一般形式
6.2.2 模型界定
6.2.3 模型拟合
6.2.4 拟合优度
6.3 网络块模型
6.3.1 模型界定
6.3.2 模型拟合
6.3.3 拟合优度
6.4 潜变量网络模型
6.4.1 一般形式
6.4.2 界定潜变量效应
6.4.3 模型拟合
6.4.4 拟合优度
6.5 参考读物
第7章 网络拓扑结构推断
7.1 概述
7.2 链路预测
7.3 关联网络推断
7.3.1 相关网络
7.3.2 偏相关网络
7.3.3 高斯图模型网络
7.4 网络的层析拓扑结构推断
7.4.1 约束问题：树拓扑结构
7.4.2 树拓扑结构的层析推断示例
7.5 参考读物
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 马尔科夫随机场
8.3.1 一般形式
8.3.2 自逻辑模型
8.3.3 自逻辑模型的推断与预测
8.3.4 拟合优度
8.4 核方法
8.4.1 设计图上的核函数
8.4.2 图上的核回归
8.5 动态过程的建模与预测
8.5.1 传染病过程示例
8.6 参考读物
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
9.2.1 模型界定
9.2.2 引力模型的推断
9.3 网络流的预测：流量矩阵估计
9.3.1 不适定逆问题
9.3.2 层析引力方法
9.4 参考读物
第10章 动态网络
10.1 概述
10.2 动态网络的表示与操作
10.3 动态网络的可视化
10.4 动态网络的特征化
10.5 动态网络建模
参考文献
索引
彩图节选
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
作为一个在市场营销领域工作的分析师，我经常需要处理用户行为数据、社交媒体数据以及电商平台上的用户关系数据。理解这些数据背后的网络结构和用户互动模式，对于制定更有效的营销策略至关重要。《网络数据的统计分析：R语言实践》这本书为我提供了强大的工具和方法。书中对于如何从海量数据中提取有用的网络信息，比如用户之间的关注关系、购买行为的关联性等，都有非常详尽的讲解。我特别欣赏作者关于用户群体划分和连接性分析的章节，通过这些分析，我能够识别出不同类型的用户群体，了解他们的核心影响力以及他们之间的互动方式，从而进行更精准的用户画像和个性化推荐。书中提供的R代码非常实用，可以直接应用于我的实际工作中，并且能够帮助我自动化很多繁琐的数据处理和分析流程。此外，书中对于统计推断和模型构建的讲解，也帮助我理解了如何从观察到的数据中得出有意义的结论，并评估这些结论的可靠性。这本书让我能够更深入地洞察用户行为，优化营销活动，提升用户体验，是不可多得的实用工具书。
评分作为一名在学术研究领域摸爬滚打多年的老兵，我对技术书籍的要求一向是严苛的。我需要的不只是简单的操作指南，更重要的是能深入理解背后的原理和统计思想。《网络数据的统计分析：R语言实践》恰恰满足了我的这一需求。作者在讲解R语言的具体应用时，并没有忽略统计学理论的基础。每一项分析方法，无论是描述性统计、推断性统计，还是更高级的网络分析算法，作者都赋予了深厚的理论铺垫，并将其与网络数据的特性紧密结合。例如，在介绍中心性度量时，作者不仅列举了度中心性、接近中心性、介数中心性等各种指标，还详细阐述了它们在不同网络结构中的意义和应用场景，并提供了相应的R代码实现。我惊喜地发现，书中还涵盖了社区检测、路径分析等更前沿的网络分析技术，这些都是我过去在其他资料中难以找到的系统讲解。作者对R语言的掌握炉火纯青，书中提供的代码不仅高效，而且逻辑清晰，可读性极强。更难能可贵的是，书中还讨论了如何评估统计模型的拟合优度以及如何进行假设检验，这些对于确保分析结果的可靠性和可信度至关重要。总而言之，这本书为我打开了理解和运用R语言进行深入网络数据分析的新视角。
评分我是一名计算机科学专业的学生，对图论和网络分析有着浓厚的兴趣，但一直苦于没有一个好的实践平台。《网络数据的统计分析：R语言实践》这本书正是为我量身定制的。它系统地介绍了图论中的基本概念，如节点、边、度、路径、连通性等，并详细讲解了如何在R语言中实现这些概念。书中提供的各种网络分析算法，如PageRank、社区检测算法（Louvain、Infomap等）、以及各种中心性度量，都配有清晰的算法原理介绍和R语言实现。我最喜欢的部分是关于网络结构特征的分析，比如聚类系数、平均路径长度等，这些指标能够帮助我们理解网络的密集程度和信息传递效率。书中还深入探讨了如何使用R语言进行网络可视化，我学会了如何绘制各种风格的节点-连接图，以及如何根据节点属性和边权重来定制可视化效果，这对于展示网络结构和分析结果非常有帮助。而且，作者还讨论了如何使用R语言处理动态网络和多层网络，这为我后续的学习和研究提供了宝贵的指导。这本书的理论与实践结合得非常紧密，让我能够在学习理论知识的同时，迅速掌握实际操作技能。
评分我是一名对网络科学充满好奇的学生，一直想学习如何用R语言来分析各种网络数据，比如社交网络、维基百科的链接关系等。《网络数据的统计分析：R语言实践》这本书简直是我学习路上的“神助攻”！作者从最基础的概念讲起，比如什么是节点、什么是边，然后逐步深入到各种统计分析方法，比如计算节点的度、找出网络中最重要的人（中心性分析），甚至还可以找到网络中隐藏的小团体（社区检测）。书中提供的R语言代码示例非常详尽，而且都有清晰的注释，我只需要把代码复制粘贴到RStudio里，然后修改一下数据，就能看到各种漂亮的图表，比如网络连接图、节点的度分布图等等。我尤其喜欢书中关于网络可视化的部分，通过这些图，我能非常直观地看到网络结构是怎样的，哪些节点连接得最多，哪些节点被隔离了。作者还介绍了如何用R语言进行一些更复杂的分析，比如预测网络中可能出现的连接，或者分析信息是如何在网络中传播的。这本书让我对网络分析产生了浓厚的兴趣，也让我对R语言有了更深的认识，感觉自己离成为一个数据分析高手又近了一大步！
评分我是一名研究社会学的学者，关注社会网络在个体互动、信息传播和群体行为中的作用。在处理和分析我收集到的社会网络数据时，我常常感到力不从心，尤其是当网络规模庞大、结构复杂时。《网络数据的统计分析：R语言实践》这本书为我提供了一个强大的解决方案。它不仅详细介绍了各种用于衡量网络结构和节点重要性的统计指标，如中心性、社区结构、社群发现等，还提供了丰富的R语言代码示例，让我能够轻松地将这些复杂的统计方法应用到我的数据中。我特别欣赏书中对社会网络分析中常用统计模型的讲解，例如在二元回归模型中如何考虑网络结构的依赖性，以及如何在生存分析中加入网络效应。作者的讲解非常深入浅出，即使对于我这种非计算机背景的读者来说，也能够理解其核心思想。而且，书中对数据可视化部分的强调，让我能够更直观地展示我的研究发现，例如将关键人物或社群以醒目的方式呈现出来。这本书的实践性极强，我能够直接将书中的代码和方法应用到我的研究项目中，显著提升了我的研究效率和分析深度。
评分作为一名在交通规划领域工作的工程师，我经常需要分析城市交通网络、物流配送网络等数据，以优化交通流量、提高配送效率。《网络数据的统计分析：R语言实践》这本书为我提供了一套完整的解决方案。书中关于网络流量分析、最短路径算法、交通拥堵预测等章节，对于我理解和解决交通问题非常有帮助。作者详细讲解了如何在R语言中实现这些算法，并提供了丰富的交通网络分析案例，让我能够直接将这些理论知识应用于我的工作中。我特别欣赏书中关于网络可视化和网络模拟的章节，这对于我展示交通网络结构、分析交通拥堵模式以及模拟不同交通策略的效果非常有帮助。作者的讲解清晰易懂，即使对于我这种非统计学背景的工程师来说，也能够理解其核心思想。书中提供的R语言代码不仅高效，而且具有良好的可扩展性，我能够根据我的具体需求进行修改和定制。此外，书中对于统计推断和模型评估的讲解，也帮助我更准确地理解模型的有效性和局限性。这本书的实用性毋庸置疑，它帮助我更深入地理解交通网络的复杂性，并做出更科学的决策。
评分我是一名来自金融行业的量化分析师，经常需要处理股票交易网络、客户关系网络等数据，以发现潜在的投资机会或风险。《网络数据的统计分析：R语言实践》这本书为我提供了强大的工具和深入的洞察。书中关于网络流行病模型、网络风险传染模型等章节，对于理解金融市场中的信息传递和风险扩散非常有帮助。作者详细讲解了如何在R语言中构建和分析这些模型，并提供了实际的案例，让我能够直接将这些理论知识应用于我的工作中。我特别欣赏书中对于图嵌入技术和网络表示学习的介绍，这些技术能够将网络结构转化为向量表示，方便后续的机器学习模型应用，例如用于用户分类、欺诈检测等。书中提供的R语言代码不仅高效，而且具有良好的可扩展性，我能够根据我的具体需求进行修改和定制。此外，书中对于统计推断和模型评估的讲解，也帮助我更准确地理解模型的有效性和局限性。这本书的实用性毋庸置疑，它帮助我更深入地理解金融市场中的复杂关系，并做出更明智的决策。
评分我是一名生物信息学研究者，工作中经常需要分析蛋白质相互作用网络、基因调控网络等生物学网络数据。《网络数据的统计分析：R语言实践》这本书为我提供了非常系统和实用的方法。书中对于各种生物网络分析的常用技术，如模块识别、通路分析、网络拓扑分析等，都进行了详细的讲解，并且提供了相应的R语言实现。我最喜欢的部分是关于网络可视化和网络嵌入的章节，这对于我展示生物网络结构和发现潜在的生物标志物非常有帮助。作者的讲解清晰易懂，即使对于我这种刚接触R语言和网络分析的研究者来说，也能很快上手。书中提供的代码示例非常完整，并且针对不同的生物网络类型进行了优化，让我能够直接应用于我的研究项目。此外，书中还讨论了如何使用R语言进行网络比较和网络演化分析，这对于理解不同条件下的生物网络变化非常有价值。这本书的理论与实践结合得非常紧密，为我深入研究生物网络提供了坚实的理论基础和强大的实践工具。
评分我一直对社交网络、信息传播等领域的研究充满兴趣，但缺乏将理论概念转化为实际操作的工具。《网络数据的统计分析：R语言实践》这本书填补了我的这一空白。这本书的内容编排非常合理，从搭建R语言环境，到各种常用的网络分析包（如igraph, network, statnet等）的介绍和使用，再到具体的数据分析案例，都循序渐进，非常适合初学者。我最喜欢的部分是书中关于网络可视化和可视分析的章节。作者详细介绍了如何根据不同的研究问题选择合适的可视化方法，例如如何展示网络的整体结构、节点的连接模式、重要节点的识别等等，并且提供了丰富的R代码示例，可以直接运行并进行修改。通过这些可视化，我能够更直观地理解网络中的各种现象，比如哪些用户是意见领袖，信息是如何在网络中传播的，是否存在孤立的群体等等。书中还对一些常见的网络分析挑战，如大规模网络的可视化、动态网络分析的初步探索等，也给出了有价值的思路和方法。这本书不仅让我掌握了R语言在网络数据分析中的强大功能，更重要的是，它激发了我对网络科学研究的更多思考和探索。
评分这本《网络数据的统计分析：R语言实践》绝对是我近期读过的最实用、最令人印象深刻的技术书籍之一。我是一名数据分析新手，在尝试处理和理解庞大的网络数据时，经常感到力不从心，各种统计方法和R语言的语法让我无从下手。这本书就像一盏明灯，清晰地为我指明了方向。作者以一种非常循序渐进的方式，从基础的网络数据采集、清洗和预处理开始，详细讲解了如何使用R语言中的各种包来高效地完成这些繁琐但至关重要的步骤。书中提供的代码示例非常具体，并且都附有详尽的解释，即使是复杂的概念，也能通过这些实操性的例子变得易于理解。我尤其喜欢作者在处理缺失值、异常值以及数据格式转换时所提供的方法，这些都是我在实际工作中经常遇到的难题。而且，书中不仅仅停留在数据准备阶段，更深入地探讨了网络数据的可视化技术，我学会了如何利用R绘制各种精美的图表来直观地展现网络结构、节点属性以及它们之间的关系，这对于后期的报告和演示至关重要。这本书的每一个章节都充满了干货，让我能够将理论知识快速转化为实践能力，极大地提升了我对网络数据分析的信心和效率。
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