本书介绍在线社会网络及其研究进展，旨在反映在线社会网络系统下的用户行为规律。全书共分九章。第1章介绍在线社会网络的背景及基础知识。第2章引入超网络的概念与模型。第3章介绍在线社会网络的用户行为模式，并进行实证分析举例。第4章介绍网络中的节点重要性度量。第5章详细介绍推荐算法的基础知识。第6章介绍协同过滤推荐算法。第7章介绍基于网络结构的推荐算法。第8章介绍基于内容的推荐算法。第9章介绍混合推荐算法。每章都包含复杂系统科学研究中心在该领域的相关研究工作及发表在SCI期刊论文中的部分成果。
本书可供有志于探索在线社会网络的有关研究人员以及高等院校有关专业的研究生、本科生阅读，也可为从事智能电子商务、复杂性科学、科学知识图谱分析、知识管理、超网络模型构建与分析、推荐算法、传播动力学、时序行为模式分析以及大数据分析相关领域的教学、科研人员提供参考。

前言
第1章在线社会系统1
1.1在线社会网络1
1.1.1社交网络中的基本概念2
1.1.2社交网络的理论基础3
1.1.3社交网络的国内外发展状况6
1.1.4社交网络的优势和劣势7
1.2个性化推荐系统的蓬勃发展8
1.2.1产生背景8
1.2.2个性化推荐系统的应用发展10
1.2.3研究意义19
参考文献22
第2章超网络模型的构建及其应用25
2.1超网络相关研究25
2.1.1超网络的基本概念25
2.1.2超网络的研究概述25
2.1.3超网络研究存在的问题27
2.2知识传播相关研究28
2.2.1知识的基本概念28
2.2.2知识传播的研究概述31
2.2.3知识传播研究存在的问题32
2.3科研合作超网络模型的建立与分析32
2.3.1已有的两种超网络演化模型32
2.3.2LWH超网络模型的建立35
2.3.3LWH超网络拓扑特性的分析36
2.4科研合作超网络上的知识传播研究44
2.4.1知识传播模型44
2.4.2知识传播模型的参数设置及评价指标47
2.4.3结果分析48
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