异质阈值决策规则下的复杂网络扩散

基于异质阈值模型和平均场理论刻画了社会网络扩散,分析了邻居效应、阈值分布和网络度分布对扩散的影响。结果表明:邻居效应或阈值分布均值的减小将加速扩散及增大均衡状态值,阈值分布方差的减小将减缓初始扩散,且满足一定条件下,将加速扩散收尾过程;邻居效应较弱时,度分布异质性的增加将加速初始扩散,反之亦然;邻居效应和阈值分布满足一定条件时,扩散初始速度将呈现出超指数增长;邻居效应、阈值分布或度分布的变化均可使扩散均衡状态值发生跳跃式增长。     

主体异质性、复杂网络与网络效应下的标准竞争——基于计算经济学的研究

分析了Agent的网络效应异质性和预期异质性对网络效应下标准竞争和扩散的影响.采用复杂网络"小世界效应"模型和基于Agent的计算机建模技术,并结合行为博弈学习理论EWA算法,由此对复杂网络下标准竞争过程中的主体异质性对标准扩散的影响进行计算机建模研究.基于异质性个体在局部网络中的交互作用和Agent行为的学习演化与预期调整,通过计算机仿真,发现网络效应异质性对标准扩散有正面促进作用.本文研究也发现预期的强度和预期调整因子的取值大小对标准竞争扩散的速度和结果有非常明显的影响.在一定情况下,异质性的预期能够克服先发优势;Agent的异质性预期也能帮助实现新旧技术的转换.     

基于复杂网络的网络市场新产品扩散:采用网络和初始条件的作用

运用复杂网络方法研究网络效应新产品扩散中采用网络结构和初始条件对扩散模式的作用.所有潜在采用主体位于一个复杂网络上,每个主体综合自己对新产品的偏好和邻居的决策决定是采用新产品还是继续等待,所有主体的决策共同决定新产品扩散模式.结果表明,网络结构的作用依赖于主体决策机制：对于创新市场,网络异质性阻碍了新产品扩散;对于替代市场,网络结构对扩散模式没有影响.初始采用比例增大导致稳态扩散比例增加,但边际作用单调下降.研究结果对管理采用网络和开发有效的新产品扩散战略有重要意义.     

社会网络与创新扩散的共生演化

在基于协调博弈和动态网络的基础上,构建了一个社会网络与创新扩散的共生演化模型,采用仿真与计量相结合的方法,分析了创新扩散、网络整体收益和社会网络之间的相互影响。研究表明,个体行为与社会网络结构对创新扩散的影响,取决于创新自身相对优势的大小,具有相对优势的创新在密集的网络中和规则连接方式下更容易扩散。网络整体收益不仅与创新自身以及采用个体的自身特征有关,也与局部网络效应强弱和个体之间建立联系的成本相关。创新扩散微观层面中个体策略选择行为特征会导致社会网络结构特征(如网络异质性、小世界效应,度相关性)的变化。     

社会关系网络密度对创新扩散的影响

从微观个体角度研究创新扩散是近年来创新扩散颁域的一个重要研究方向,本文运用复杂网络工具来精细刻画个体的微观结构,并以此研究了社会关系网络密度对创新扩散的影响.通过对原有阈值模型进行网络化扩展,结合创新扩散的两个基本渠道--传媒和口头交流.建立了基于复杂网络的随机阙值模型,利用计算机仿真模拟,测试了不同社会关系网络密度下的创新扩散程度,指出社会关系网络密度对创新扩散的影响取决于消费者对传媒网争社会关系网的依赖程度.     

消费者交互作用对网络效应产品扩散的影响——基于产品生命周期的视角

从消费者采用产品过程的生命周期(PLC)视角出发,运用微观扩散模型仿真分析消费者交互作用对网络效应产品扩散的影响.研究表明:消费者交互作用所产生的局部网络效应能够加快产品扩散早期和中期速度,而聚集效应则会降低产品扩散中期速度; 消费者之间交互强度越强,产品扩散中期速度越快; 全局交互型消费者则会降低产品扩散早期速度,但能提高产品扩散中期速度;且上述因素对网络效应产品PLC不同阶段扩散速度的影响还会由于消费者交互作用所形成的复杂社会网络结构差异而呈现不同模式.这些研究结论能够为网络外部性市场中企业的营销策略提供一定新启示.     

复杂网络中基于近视最优反应的合作行为

通过引入社会个体的行为一致性需求,在博弈个体的近视最优反应学习规则下探讨复杂网络中基于囚徒困境博弈的合作行为.分析表明,当个体邻居集合中的合作者多于背叛者,且合作成本与行为一致性需求的比率足够小时,规则网络上的合作行为能在个体的近视最优反应规则下得以演化,但存在导致群体演化为全面背叛均衡的临界比率条件.基于方格网和规则小世界网络的仿真实验验证了理论分析的结果,并发现小世界特性对合作行为的促进作用.用异质小世界网络的仿真实验表明,群体演化为全面背叛均衡的临界比率条件随小世界参数的增大而减小,合作水平随合作成本与行为一致性需求比率的减小而逐渐增大.     

网络效应新产品成功的关键:产品质量还是安装基础?

运用复杂网络方法开发了一个局部网络效应模型,主体采用新产品的效用包括取决于产品质量的内在价值和取决于产品在局部网络中流行程度的网络价值.结果表明新产品存在一个临界内在价值,低于该值时新产品扩散失败;高于该值时新产品扩散成功.初始阶段的安装基础不是决定扩散成功与否的关键,而是修正了临界内在价值的大小,而且这种作用很有限.此外,网络效应强度也是影响临界内在价值的重要因素.这些结论有助于企业制定有效的网络效应新产品战略.     

基于系统动力学模型的创新网络技术扩散模拟仿真研究

基于系统动力学模型和数值模拟仿真的方法,将外部作用强度、网络规模演化等因素纳入传统技术扩散模型中,构建了动态演化的创新网络技术扩散模型,分析外部影响和网络规模的变化对技术扩散效果的影响。研究结果表明:外部作用强度、内部作用强度与技术扩散速率呈正相关关系;创新网络规模增长率也与技术扩散速率呈正相关关系;企业技术放弃率和创新网络企业退出率则与技术扩散速率之间存在负相关关系。     

科研网络中个体位势对知识扩散影响机理的实证研究

从微观视角研究了科研网络中的知识主体—科研工作者的个体位势对其知识扩散的影响机理。利用社会网络分析方法,从个体中心度和结构洞2个角度对科研网络知识扩散机理提出假设,并选取知识管理这一学科交叉领域的CSSCI数据进行实证分析。研究发现,中心度所衡量的个体位势对网络中个体的知识扩散发挥着显著的正向积极作用;而占据"结构洞"位置的权威个体其知识扩散优势并不明显。进一步,利用通过假设检验的中心度衡量方法得到在知识管理领域占据权威地位的科研工作者。     

多模式交通网络的拥挤道路收费双层规划模型

研究了多模式交通网络的拥挤道路收费问题,建立了双层规划模型。其中:上层模型以网络收益与网络成本之差的最大化为目标;下层模型满足多模式交通网络的随机用户平衡。最后,设计了一个基于步长加速法和惩罚函数法的启发式算法,并求解算例。     

多用户多准则随机选择下供应链网络均衡模型

针对不同生产商生产的同种产品为非同质可替代产品,不同类别的消费者对产品质量、品牌等属性的偏好不同,且消费者不完全了解产品相关信息,研究具有多种商品流动的三层供应链网络均衡模型.运用Nash均衡方法分析生产商之间,零售商之间的竞争行为;将消费者的产品选择视为出行者的路径选择,运用基于随机效用理论和多项式logit模型的弹性需求随机均衡配流模型来刻画需求市场均衡;分别得到了供应链网络各层均衡及整体均衡的条件和变分不等式模型,最后给出了求解算法和算例.     

组织适应性学习、联盟网络结构与网络外部性市场演化

从两种互不兼容技术同时扩散的视角出发,运用行为经济学理论分析了组织适应性学习和组织网络结构的交互作用对网络外部性市场的技术演化的影响。仿真结果表明：组织适应性学习的类型和强度以及联盟网络结构的聚集效应特征是驱动网络外部性市场演化的重要因素,在一定程度上决定了市场演化的均衡结果。当组织采取强化型学习行为时,市场演化的均衡结果总是两种技术共存;当组织采取信念型学习行为时,在组织学习效应很强且联盟网络结构聚集效应特征不明显的条件下,市场演化呈现赢家通吃现象,反之依然为两种技术共存。这些结论有助于企业进一步理解网络外部性市场演化的内在机制和赢家通吃的边界条件。     

产品随机选择下多商品流供应链网络均衡模型研究

研究产品存在产地、品牌差异情况下,具有多种商品流动的三层供应链网络均衡模型.将产地、品牌差异的影响视为随机变量,运用随机效用理论和多项式logit模型研究需求市场上产品随机选择问题,运用Nash均衡方法分析生产商之间、零售商之间的竞争行为,分别得到了供应链网络各层均衡及整体均衡的条件、经济解释和变分不等式模型,最后给出了求解算法和具体算例.     

不完全信息条件下计算机网络对抗行动鲁棒博弈模型

在分析不完全信息计算机网络对抗问题特点基础上,运用马尔可夫决策描述网络状态转移过程,用区间数刻画不确定参数,以折扣总回报值为目标函数,提出计算机网络对抗行动鲁棒博弈模型.采用凸分析理论对计算机网络对抗鲁棒博弈模型进行分析,得到网络攻防双方的收益函数为等度、连续凸函数,攻防双方存在均衡策略且为一个压缩映射.通过算例分析,验证方法的可行性和有效性.     

基于社会学习的创新扩散模型构建与实证

研究异质消费者的社会学习效应和创新扩散模型对于创新企业具有重要意义. 根据社会学习的主体认知过程和消费者网络结构的线上线下差异性, 构建两阶段社会学习（TSSL）模型和线上线下（O2O）学习模型, 探索多层次网络叠加条件下的扩散规律, 弥补传统扩散模型和社会网络分析的仿真方法缺陷. 针对我国图书发行扩散数据进行实证研究发现, 基于消费者网络的创新扩散模型较好地拟合样本数据; 在图书发行扩散中消费者的社会学习效应发挥重要作用; 基于消费者网络的创新扩散模型表明, 各图书产品面对消费者网络拓扑结构的非一致性, 揭示各产品消费者群体创新采纳的学习影响机制差异性, 研究结果有益于深入了解创新产品扩散的内部规律及制定针对性的营销策略.     

基于多维学习的服务扩散模型构建与实证

基于主体认知渠道和多维消费者网络结构的线下线上异构性,构建多阶段时间序列学习（MSTSL）模型和多维网络学习（MNL）模型,探索多维网络融合的服务扩散规律;基于真实的扩散数据,改进消费者网络的服务扩散模型,并克服社会网络分析的仿真方法缺陷. 以图书服务数据样本进行实证研究发现,本文提出服务扩散模型能够较好地拟合现实数据;服务扩散中消费者的多维学习效应可以发挥重要作用;揭示消费者群体服务采纳服务产品的不同学习影响机制,研究结果有益于深入描述服务产品扩散的内在规律及制定恰当的服务策略.