基于网络中介的电子商务市场交易风险控制

分析了电子商务的交易风险,通过案例分析说明网络中介有效的控制可以降低电子商务交易风险。在对网络中介的交易风险控制机制进行设计的基础上,提出了一种网络中介进行控制水平选择的决策模型。根据对模型最优解存在必要条件的分析,得出有关网络中介进行控制水平选择的决策策略,指出:只要风险的下降大于边际成本与边际收益的比例,网络中介都应积极地实施电子商务风险控制。最后,通过对一个简单算例的分析计算验证了结论。     

国际贸易网络拓扑结构的演化

应用复杂网络方法,研究了1950～2000年间国际贸易网络度分布,群聚性,度相关性和互惠性等拓扑结构特征的演化规律.研究结果表明国际贸易网络不是典型的无标度网络,拓扑结构的异质性在演化过程中不断下降.随着更多国家参与到国际贸易体系中,各国在全球贸易格局中的分工合作日益有序,贸易全球化和区域经济一体化并存的趋势不断加强.     

碳配额交易机制下竞争企业低碳技术扩散——基于复杂网络的演化博弈分析

碳配额交易机制被认为是应对全球气候变化最有效的碳减排市场激励手段.为了探究此机制下企业生产、减排和碳交易的最优决策以及低碳技术的扩散度,构建了低碳技术-传统技术两种减排博弈模型,分析各参数对最优决策的影响;同时,以WS小世界网络为载体,设计演化规则,利用数值仿真探索各要素对低碳技术扩散的驱动效应.结果表明:微观层面,碳配额和竞争强度升高对减排水平、碳价格和碳交易量提升无益,但产量与碳配额正相关,与竞争强度负相关.宏观层面,低碳技术的扩散程度取决于企业间竞争强度以及碳配额水平,碳配额的降低以及企业竞争强度的减弱都能够促进低碳技术的扩散.与补贴机制相比,碳配额交易机制可实现经济效益与环境效益的“双赢”,即碳配额交易机制能够促进低碳技术扩散程度并令企业获得更高利润.     

复杂网络演化博弈理论研究综述

综述复杂网络的结构特性对演化博弈动力学的影响的最新研究成果,研究个体在相互作用和冲突中的策略选择和演化问题,关注自私个体中合作现象的涌现。着重介绍了受到广泛关注的囚徒困境和雪堆博弈两个简单的博弈模型,并利用复杂网络刻画了个体间的联系,研究了空间结构与博弈动力学之间的关系,探讨了未来工作的研究方向。     

基于保守合并策略的复杂网络社区结构发现

为了有效的进行复杂网络社区结构发现,在CNM算法的基础上引进了一种具有额外头部节点的堆数据结构,在社区合并的过程中采用有偏的随机抽样方法,实现了较为保守的合并策略.随机合并算法的输出有更多的机会到达模块度函数的平台区域,在通常情况下其平均表现超过了原始CNM算法.在合成和真实的网络上验证了所提算法的可行性和有效性.     

经济网络的自组织动力学——基于个体之间经济交易的研究

在交易动态模型研究的基础上,以个体之间的交易为工具,主要对复杂系统中经济网络形成、发展的动力学进行研究论述.研究发现:个体的优化选择交易有助于推动产业结构的自组织进化,经济复杂系统的自然秩序来源于经济个体通过交易关系联结起来的、稳定的复杂经济网络;但由于个体理性预期的局限性,有限理性的微观个体在价格信号指引下容易陷入逐...     

基于复杂网络理论的担保网络研究

基于某商业银行的企业担保关系数据建立担保网络,并运用复杂网络理论对其进行定性和定量的研究。发现担保网络具有小世界、无标度特征,节点度表现为异配,并且节点的核数和介数与节点的度没有明显的关系。此外,对担保网络中的社区结构进行分析,发现社区中的成员分布具有明显的地域集聚性,企业更倾向于在同地域间发生担保,浙江、江苏的担保社区多且关系复杂等。     

基于超网络演化模型的社区知识发现与分析

知识作为最重要的无形资源在学界受到了广泛关注,尤其是利用知识网络对社区知识进行表达与挖掘.然而这些同质,静态的网络往往难以充分地描述社区中的知识资源要素及变化.为解决异质性表达问题,本文针对大众协同创新社区中知识的增长和消退机制,构建了一种超网络动态演化模型.同时,应用该模型的拓扑特性指标对社区中的知识分布特性进行分析,提出了基于动态超图的新的知识分类,并以此识别高价值的社区知识.最后,本文对该模型进行了实例验证,对实例中不同类型的知识点进行分析,并提出相应的管理策略.本文的研究对于发现社区中的创新知识,实现社区知识的精确管理提供了方法指导,对于提高社区管理水平和启发企业创新趋势具有重要意义.     

基于共邻矩阵的复杂网络社区结构划分方法

提出了一种基于共邻矩阵和增益函数的划分算法来发现复杂网络中的社区结构.共邻矩阵中元素的含义为结点对之间拥有相同邻居的数目.以增益函数作为网络社区结构划分的目标函数,进一步推导出基于增益矩阵和增量矩阵的特征值和特征向量的社区结构划分方法.最后把这种算法应用于三个常用的实际网络数据中,并和Newman基于模块度矩阵 的谱算法结果做了比较,以验证该算法的可行性和有效性.     

项目组织中交易型领导对员工绩效的影响——领导替代的调节作用

以往的研究表明,交易型领导行为的作用效果存在很大的差异,而造成这种差异的原因尚未明了。在理论研究的基础上,采用贝叶斯网络方法对领导替代在交易型领导影响员工绩效过程中的调节作用展开研究。采用问卷调查方法获取了研究所需数据样本,通过数据学习建立了贝叶斯网络模型。实证研究表明:领导替代主要从员工类型及任务类型两方面对交易型领导的效能产生调节作用;员工类型与任务类型对员工工作绩效几乎没有影响,而对员工的工作满意度及组织公民行为产生显著的调节作用。     

基于社会网络分析的投资组合优选方法

网络中存在着与金融市场相关的海量信息,为实现自动化的技术分析与基本面分析提供了空间.因此,本文利用了以文本为主的上市公司基本面的财经信息,建立了金融市场的社会网络模型;然后利用其中的最大全连通补网进行基于多元化策略的投资组合优选,并与技术分析方法相结合,给出了一种较低风险的投资策略.本文根据真实数据对基于该方法生成的投资策略进行了交易仿真实验,研究结果表明:本方法能够有效地降低投资组合的风险,并在一定程度上提高投资收益.     

基于关系网络的工作倦怠有限交互演化模型

工作倦怠这一心理困扰问题已十分普遍, 若要进行有效的干预需对其演化过程进行分析. 为研究关系网络中行为人在工作倦怠方面上的自然产生、干预与交互, 描述不同情形选择作倦怠发展与演化的过程, 建立了工作倦怠主体信息有限交互的网络演化模型, 并对模型进行了仿真计算和分析. 首先, 根据人际关系网络的小世界特性, 运用NW方法生成了小世界网络, 并对整体工作倦怠水平进行赋值; 其次, 根据工作倦怠这一心理破坏过程和干预过程的缓慢性和动态性, 遵循工作倦怠的自然发展性、可干预性和有限交建立动态演化模型, 并在模型中加入关系网络各行为主体自我调整因素; 最后通过仿真计算和分析得到当干预与自然发展状况不匹配会导致倦怠扩散, 网络中行为人之间的交互作用增强会导致倦怠水平呈现更高的同步性, 行为人的自我调整会显著影响群体成员间倦怠的传播.     

基于分形理论和神经网络的红外图像分割算法

针对实现红外图像的分割,快速准确地检测出红外序列中的人造目标的需要,结合分形特征和Ko-honen神经网络的特点,提出了一种基于分形技术的图像分割算法。该算法利用自然背景和人造目标的不同分形特征检测目标,提出了包括分形维数在内的7个红外图像特征,结合神经网络的自组织学习能力来进行图像分割。给出了算法实现的具体步骤。仿真试验结果表明,该算法能有效地实现红外图像的分割。     

具有社区结构和子核的快递网络优化方法

快递企业的配送系统由管理层和物理层等子网络构成,是一个具有多层和多维特征的超网络系统,管理层网络的组织模式和运营机制对物理层网络的结构形成具有重要影响. 论文描述了快递网络的超网络结构特征,分析了管理层网络作用下物理层网络中社区结构和子核的形成机制,指出快递企业以转运中心为区域业务中心的运作模式,使得物理层网络中不同社区之间具有清晰的边界,并根据物理层网络的结构特点,提出了一种具有并行运算特征的基于局域搜索的分段优化方法,分析了算法的时间复杂度. 最后,应用实例进行了验证,结果表明,该方法能在保证计算精度的前提下,极大地降低计算的复杂度.     

基于节点属性的社群结构探测算法改进

对Vincent D. Blondel等提出的B算法的特点及机理进行了分析, 讨论了节点属性对社群结构探测的可能影响. 进而通过重构初始化网络, 控制节点(社群)合并过程两个方面, 对B算法进行了改进, 获得更优的模块性指标及对应的社群划分. 经计算机模拟网络与实际网络的社群结构探测, 结果表明所提改进算法有效可用, 能在获得较大模块性指标的同时, 获得较好的社群划分结果, 且拥有更低的运算时间.     

基于网络权重的多社团网络结构划分算法

利用社团网络的统计特性,提出一种适于社团网络线性时间复杂度的多社团识别算法.构造复杂网络中节点的权重计算函数,进而生成计算序列,用迭代算法对复杂网络各种类型的节点进行集合分配.通过多个不同规模的网络结构数据对算法的性能进行测试,实验结果表明该算法时间复杂度为线性,能够在较短时间内对复杂网络中的社团数和社团结构进行发现,该算法还表现出对不同密度网络社团识别良好的适应性.     

基于网络最大流的城市雨水管网系统脆弱性评价

为了对城市雨水管网系统进行针对性的改建,在暴雨天提高事故抢修速度,需要对城市雨水管网系统进行脆弱性评价并找出脆弱管段.首先介绍了城市雨水管网系统排出雨水的干扰因素,提出了城市雨水管网系统脆弱性的概念,并逐一分析了影响城市雨水管网系统的因素,综合考虑各方面因素,建立了城市雨水管网系统的脆弱性评价模型.在此基础上,结合图论中网络最大流理论,寻找城市雨水管网系统中的脆弱管段.最后以西安某高校的雨水管网系统为例进行研究,测得了该高校雨水管网系统的脆弱度为0.877,证明该区域雨水管网脆弱性较低,不易形成内涝,并找出该高校雨水管网的脆弱管段.     

基于同步理论的股票网络社团识别研究

利用股票价格波动时间序列的相关特性,基于同步理论研究股票网络的社团结构。通过对关联矩阵的谱分析确定股票网络中存在复杂的社团结构。随后,利用基于Kuramoto模型的同步聚类算法对网络节点(股票)进行动态分组,由局部序参量确定算法的收敛性并得到稳定的社团结构。通过与快速社团检测算法的对比验证,表明基于Kuramoto模型的同步聚类算法能够正确得到股票网络的社团结构,且更符合股票的属性分类。     

基于多层Hopfield神经网络的配电网网络规划

分析了配电网网络结构规划模型,在此基础上提出用Hopfield神经网络进行网络结构规划.针对城市电网辐射状运行的特点,提出多层Hopfield神经网络模型、对应的能量函数以及参数选择规律.多层Hopfield神经网络的每一层对应于一个负荷点的供电线路,能量函数的建立同时考虑到各层的状态.提出一种新的基于多层Hopfield神经网络的配电网网络结构的规划算法,该算法通过使能量函数降到最低值,可以求得配电网网络规划问题的最优或近似最优解.新算法无需对线路编码、无需对数据进行归一化处理,更加易于编程实现.实例计算表明该方法可行、有效.     

OpenStack开源软件开发者协作网络分析

以著名的开源云计算平台OpenStack项目为例研究大型开源软件的开发.以该项目Git提交数据中父子哈希码关系为基础构筑代码协作修订网络,分析其结构与演化.并在此基础上探究OpenStack项目的内在的自发组织模式和人员集体工作模式.研究结果表明,OpenStack的开发可以看作一个具有稳定的中央节点群的网络型系统的集体知识创造活动.核心开发人员在其中起主导作用,但一般开发人员从开发总工作量上是整个项目的主体.OpenStack的子项目与社区演化具有显著关联性.开发人员的工作领域呈现高度的集中性和持续稳定性.研究结果对于理解大型开源软件项目的自组织型开发人员协作结构的形成和演化,及大规模群体的社会化创新活动模式具有参考意义.