本书旨在指导学生初步掌握数学建模的思想和方法，共分两大部分：离散建模和连续建模，通过本书的学习，学生将有机会在创造性模型和经验模型的构建、模型分析以及模型研究方面进行实践，增强解决问题的能力。本书对于用到的数学知识力求深入浅出，涉及的应用领域相当广泛，适合作为高等院校相关专业的数学建模教材和参考书，也可作为参加国内外数学建模竞赛的指导用书。
本书是作者在近年来对数据挖掘和社会网络分析理论研究的基础上撰写的,重点介绍了作者在该领域研究的成果,详细讨论了有关的概念、方法和相关算法. 全书共六章,主要包括属性图的定义及其扩展,概率属性图、粗糙属性图和S-粗糙属性图的定义、基本性质及应用;加权社会网络社区发现及链接预测方法;符号社会网络社区发现;复杂社会网络集对建模理论及在社区发现领域的应用;社会影响力传播模型,基于偏好的、基于负面传播的、基于成本控制的影响最大化算法等.
本书注重与大学数学的衔接，突出矩阵主线，弱化泛函分析，分为线性空间、矩阵理论、线性方程组、线性规划、二人有限博弈、决策分析和现代优化方法等七章，各章内容既相对独立又相互联系．
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