本书首先介绍图论及机器学习的基本概念，进而对典型的机器学习算法如线性回归、聚类算法和分类算法，以及代表性的深度神经网络算法(如卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络等)进行基础性介绍，最后从网络基本理论(三元闭包、聚集系数等)出发介绍了强关系和弱关系的应用和联系，从选择和社会影响两个角度阐述了同质化的形成原理，并且阐述了网络极化的形成机理与度量方法，进而从节点权力的角度阐述社会权力的核心内涵。