《加权社会网络社区发现与链接预测理论及应用》以社会网络中的社区发现与链接预测理论及应用为主线，从数据挖掘的角度系统介绍了相关的理论知识及**的研究成果。针对加权社会网络社区发现及链接预测研究目标，基于现有方法存在的问题，定义了全新的加权相似性指标，并在此基础上设计了基于节点相似性的社区发现及链接预测算法，从而达到了对加权网络更为合理有效的社区划分以及更高的链接预测准确率。此外，通过算法实例展示了加权社会网络社区发现及链接预测的原理、技术、实现过程以及评价方法等。全书分为基础知识、社区发现理论及应用、链接预测理论及应用3篇，共8章。基础知识篇（第1章）着重阐述了社会网络基本理论。社区发现理论及应用篇（第2～4章）在阐述社区发现相关技术理论基础之上，详细论述了基于链接强度的加权网络社区发现方法以及基于共同邻居的加权网络社区发现方法。链接预测理论及应用篇（第5～7章）在阐述链接预测相关技术理论基础之上，详细论述了基于多路径节点相似性的加权网络链接预测方法以及基于结构平衡理论与节点相似性的符号网络链接预测方法。最后一章（第8章）对加权社会网络中的社区发现与链接预测方法发展趋势进行了展望。 《加权社会网络社区发现与链接预测理论及应用》注重系统性、理论性与实用性，可为国内外相关领域的学者以及技术人员提供全新思路和有益参考，适合作为社会网络分析领域从业者的技术参考书，也适合作为社会媒体数据挖掘研究与应用领域的本科生、硕士生、博士生以及从事计算机相关专业的教师、科研人员和爱好者的参考工具书。