グラフ理論おすすめ書籍リスト
📗 入門書
よくわかる! グラフ理論入門（小林みどり）
グラフ理論入門（Nora Hartsfield, Gerhard Ringel 著, 鈴木晋一 訳）
Pearls in Graph Theory（Nora Hartsfield, Gerhard Ringel）
グラフ理論の魅惑の世界（Arthur Benjamin, Gary Chartrand, Ping Zhang 著, 松浦俊輔 訳）
The Fascinating World of Graph Theory（Arthur Benjamin, Gary Chartrand, Ping Zhang）
驚きの数学 巡回セールスマン問題（William J. Cook著, 松浦俊輔 訳）
In Pursuit of the Traveling Salesman（William J. Cook）
最短経路の本 レナのふしぎな数学の旅（Peter Gritzmann, Rene Brandenberg 著, 石田基広 訳）
Das Geheimnis des kuerzesten Weges（Peter Gritzmann, Rene Brandenberg）
マンガでわかる複雑ネットワーク（右田正夫, 今野紀雄）
📘 教科書（学部生向け）
グラフ理論入門（Robin J. Wilson 著, 西関隆夫, 西関裕子 訳）
Introduction to Graph Theory (5th Edition)（Robin J. Wilson）
A First Course in Graph Theory（Gary Chartrand, Ping Zhang）
グラフ理論への入門（J.A.Bondy, U.S.R. Murty 著, 立花俊一, 奈良知恵, 田沢新成 訳）
Graph Theory with Applications（J.A.Bondy, U.S.R. Murty）
グラフ学入門（榎本彦衛）
離散構造（根上生也）
例題で学ぶグラフ理論（安藤清, 土屋守正, 松井泰子）
グラフ理論序説（仁平政一, 西尾義典）
増補改訂版 グラフ理論（惠羅博, 土屋守正）
情報科学のためのグラフ理論（加納幹雄）
📕 教科書（研究者向け）
Introduction to Graph Theory（Douglas B. West）
Graphs & Digraphs (Sixth Edition)（Gary Chartrand, Linda Lesniak, Ping Zhang）
グラフ理論（J.A.Bondy, U.S.R. Murty 著, 山下登茂紀, 千葉周也 訳）
Graph Theory（J.A.Bondy, U.S.R. Murty）
グラフ理論（Reinhard Diestel 著, 根上生也, 太田克弘 訳）
Graph Theory（Reinhard Diestel）
Handbook of Graph Theory（Jonathan L. Gross, Jay Yellen, Ping Zhang 編）
📔 グラフ理論の歴史
グラフ理論への道（N. L. Biggs, E. K. Lloyd, R. J. Wilson 著, 一松信, 秋山仁, 恵羅博 訳）
Graph Theory 1736-1936（N. L. Biggs, E. K. Lloyd, R. J. Wilson）
組合せ論の発見―古代から現代へ―（Robin Wilson, John J. Watkins 編, 高瀬正仁 監訳, 平坂貢 訳）
Combinatorics: Ancient and Modern（Robin Wilson, John J. Watkins 編）
グラフ理論最前線（秋山仁）
📙 グラフアルゴリズム
グラフ・ネットワークアルゴリズムの基礎（浅野孝夫）
よくわかるネットワークのアルゴリズム（Alan Dolan, Joan Aldous 著, 大石泰彦 訳）
Networks and Algorithms: An Introductory Approach（Alan Dolan, Joan Aldous）
アルゴリズム設計マニュアル 上＆下（Steven S. Skiena 著, 平田富夫 訳）
The algorithm design manual (Third edition)（Steven S. Skiena）
アルゴリズムイントロダクション（Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein 著, 浅野哲夫, 岩野和生, 梅尾博司, 山下雅史, 和田幸一 訳）
Introduction to Algorithms（Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein）
📚 応用
ネットワーク科学（Albert-László Barabási 著, 池田裕一, 井上寛康, 谷澤俊弘 監訳, 京都大学ネットワーク社会研究会 訳）
Network Science（Albert-László Barabási）
ネットワーク科学の道具箱（大久保潤, 藤原義久, 上林憲行, 小野直亮, 湯田聴夫, 相馬亘, 佐藤一憲 著, 林幸雄 編）
複雑ネットワーク（増田直紀, 今野紀雄）
ネットワーク分析 第2版 (Rで学ぶデータサイエンス)（鈴木努）
ネットワーク・大衆・マーケット（David Easley, Jon Kleinberg 著, 浅野孝夫, 浅野泰仁 訳）
Networks, Crowds, and Markets（David Easley, Jon Kleinberg）
グラフ理論とネットワーク基礎と応用（Robert G Busacker, Thomas L. Saaty 著, 矢野健太郎, 伊理正夫 訳）
Finite Graphs and Networks（Robert G Busacker, Thomas L. Saaty）
コンピュータによるグラフ理論の応用（Vinod Chachra 著, 五百井清右衛門, 荒木勉 訳）
Applications of Graph Theory Algorithms（Vinod Chachra）
グラフ理論による回路解析（服藤憲司）
Discussion
原著もセットで大変参考になります
ちなみにoreillyから出ている
あたりはどうでしょうか？
目次を拝見した感じでは、ネットワーク科学（複雑ネットワーク）を基礎に、実際のデータを分析する具体的な方法が学べる楽しそうな書籍だと思いました。実務的なことに興味がある方は、ネットワーク科学の本と併せて読むと良いかもしれないですね。
翻訳版
オープンソースで学ぶ社会ネットワーク分析 入門 ソーシャルデータ 第2版
返信どうもです。
ちなみにグラフニューラルネットワーク（GNN）の良い本あったりしますか？
機械学習方面はまったくの素人なのですが、いちおう本は買っておこうと思い、以下の2冊を買いました。まだ読んでいないので良いかどうかはわかりませんが・・。
Graph Machine Learning (Claudio Stamile, Aldo Marzullo, Enrico Deusebio)
Graph Neural Networks: Foundations, Frontiers, and Applications (Lingfei Wu, Peng Cui, Jian Pei, Liang Zhao)
ありがとうございます。
ご存知かもしれませんが機械学習で網羅的なものですと、The Elements of Statistical Learningがおすすめです。無料で読めます。