全书主题索引
本页按学习问题组织章节入口。锚点链接只指向当前已有的章节翻译/笔记；第 7 章、 附录 A 和书末部分没有正式学习页时，使用明确的待落地提示，不制造空链接。
随机图与网络生成
随机图、度与连通性
- 第 1 章：网络现象、稀疏性与连通性（译文不在公开版）
- 第 2 章：Erdős–Rényi 与相变（译文不在公开版）
- 第 2 章：配置模型（译文不在公开版）
- 第 2 章：优先连接（译文不在公开版）
- 第 2 章：空间网络（译文不在公开版）
- 第 2 章：块模型总览（译文不在公开版）
- 第 2 章：ERGM 与 $p_1$ 模型（译文不在公开版）
相关入口：第 2 章学习笔记、术语表中的随机图词条。
中心性、谱与随机游走
节点重要性与排名
- 距离类中心性（译文不在公开版）
- 谱类中心性、随机游走与 PageRank（译文不在公开版）
- 首中时间与有效电阻（译文不在公开版）
- 介数中心性（译文不在公开版）
- 博弈论中心性（译文不在公开版）
- 中心性公理化（译文不在公开版）
社区检测与谱恢复
从 cut 到信息论恢复
- cut-based methods（译文不在公开版）
- 图二分与一般 cut（译文不在公开版）
- SDP（译文不在公开版）
- modularity 与 Louvain（译文不在公开版）
- Bayesian/MCMC（译文不在公开版）
- modularity–MAP 与谱松弛（译文不在公开版）
- 信息论恢复（译文不在公开版）
相关入口：第 4 章学习笔记。阅读时把“优化得到的划分”、 “统计模型下的标签恢复”和“数值例子”分开记录。
半监督学习与标签传播
少量标签下的图推断
- oracle 与总体问题（译文不在公开版）
- label propagation（译文不在公开版）
- label spreading（译文不在公开版）
- generalized Laplacian（译文不在公开版）
- Poisson learning（译文不在公开版）
- constrained spectral clustering（译文不在公开版）
- Laplacian regularization（译文不在公开版）
- sparse label propagation（译文不在公开版）
- 附录 B 证明工具
时序网络
成员、交互与在线推断
- 第 6 章学习笔记
- 经验转移率（译文不在公开版）
- online likelihood（译文不在公开版）
- variational EM（译文不在公开版）
- belief propagation（译文不在公开版）
建议与第 2 章的块模型（译文不在公开版）及第 5 章的标签传播（译文不在公开版）对读， 但不要把静态模型、动态模型和 SSL 类比误写成同一假设。
抽样与部分观测
第 7 章：网络抽样
当前状态：源结构已核对，章节学习笔记待落地。正式入口将覆盖 independent uniform、snowball、 Metropolis–Hastings、RDS、RDS with uniform jumps、Ratio with Tours、motif counting 和 numerical comparison。 Theorem 7.1 是原书陈述但未在书中证明的 CLT，不能在这里简化成已验证结论。
先修建议：查看第 3 章的谱/随机游走（译文不在公开版）与 首中时间（译文不在公开版），再读参考文献导览。
数学工具与证明链
附录 A：背景工具
当前状态：附录 A 正式译文待落地。学习层先使用背景工具包， 其中标明了概率、图论、对称矩阵、范数、Courant–Fisher 和图上微积分的最低记号。
附录 B：Theorem 5.5 的证明工具
附录 B 的八个对象服务于第 5 章定理 5.5。E2 已由谱重数关闭；E3 已用有效谱隙下界取代； E9 已按 2025 正式论文 Lemma B.7 在新增条件下关闭。原书精确常数链仍作为源文错误保留， 项目使用第 5 章笔记中的谱隙显式修订定理。
书末查找入口
参考文献、索引与作者简介
书末正式学习页（参考文献逐条导读、索引层级和作者简介）尚待补齐；本页只提供导航， 不声称这些内容已经完成审计。