《融合社会关系与社区结构的推荐算法研究》是面向数据挖掘领域，特别是推荐系统研究的一本专著。　　《融合社会关系与社区结构的推荐算法研究》共7章，系统地分析和介绍了有关推荐算法的发展历史、研究现状和主要背景知识。在此基础上，结合当前研究中存在的主要问题，《融合社会关系与社区结构的推荐算法研究》提出了若干高效的融合社会关系与社区结构的推荐算法。其中，融入用户社会关系信息能够有效缓解传统协同过滤算法中存在的数据稀疏性问题和冷启动问题，同时，社区结构的引入能够有效降低系统中的数据规模，提高算法在大规模数据集上的处理能力，增强系统的可扩展性。因此，融合社会关系和社区结构的推荐算法具有重要的研究意义。　　《融合社会关系与社区结构的推荐算法研究》可供高等院校信息大类本科生和研究生使用，其他读者如对推荐系统感兴趣也有学习参考价值。