在刚过去的十年我们见证了共享Web和社会媒体的诞生，它们用各种富有创意的方式将人们联系在一起。目前，成千上万的用户忙着在线玩、加标签、工作以及开展社交活动，合作、通信和智能正采取着前所未有的新形式。社会媒体的出现促进了商业模式的改变，影响了人们观点和情感的沟通，为大规模地研究人际交互和集体行为提供了无数机会。 本书从数据挖掘角度介绍社会媒体的性质，评述社会媒体计算的代表性成果，并描述社会媒体带来的挑战。书中介绍了基本概念，使用浅显易懂的例子展示最新的和有效的评价方法。特别是讨论了基于图的社区发现技术并对处理社会媒体中动态的、混杂的网络进行了重要延伸。另外还展示了发现的社区模式怎样用于社会媒体挖掘。本书中的概念、算法和方法能够帮助人们更好地利用社会媒体，并为建立社会化智能系统提供支持。本书是研究社会媒体中社区发现与挖掘技术的入门级读物，适合以数据为中心的社会媒体学科的学生、研究者和实践者阅读。 本书网站http://dmml.asu.edu/cdm/提供了讲课幻灯片、书中所有的图、主要的参考文献、书中使用的一些小型数据集，以及一些代表性算法的源代码。