本书是一本学术专著，是在大数据背景下，对数据挖掘子领域，即社区搜索的探讨与研究。近年来，随着互联网的蓬勃发展，产生了多类型实体及其相关属性构成的复杂网络大数据。社区搜索作为复杂网络分析任务中的一个重要分支，用于识别与该节点具有相似链接结构和属性特征的节点集合。本书从复杂网络出发，探讨网络的分类、社区搜索研究现状等，提出一种基于Transformer无监督学习的社区搜索算法和一种面向动态属性网络的(l，k，θ)-truss社区搜索算法，设计社区搜索的算法展示系统，最后对当前工作进行总结和对未来展望。