在網絡科學的社區(qū)發(fā)現應用中，由于所有的網絡結構均可以通過關系圖來表示，而圖的主要結構表征即為其鄰接矩陣；因此應用矩陣分解學習相關方法，能有效將整個社區(qū)網絡中節(jié)點聚合到不同社區(qū)中，可以得到很好的應用效果。本書將系統(tǒng)性地介紹目前矩陣分解學習和網絡社區(qū)發(fā)現的主要研究方法，并針對網絡社區(qū)發(fā)現中數據特性問題，介紹不同矩陣分解算法，以社會網絡和科學網絡為主要應用數據，進行社區(qū)發(fā)現相關方法實例與應用介紹。本書以理論、方法和案例結合；從學術脈絡，逐步展開問題，從應用角度，逐步解決問題。 本書適合高校計算機專業(yè)和社會網絡分析與管理相關讀者使用。