Economics And Management of Networks pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Cliquet, Gerard (EDT)/ Hendrikse, George (EDT)/ Tuunanen, Mika (EDT)/ Windsperger, Josef (EDT)

出品人:

页数:465

译者:

出版时间:

价格:109

装帧:Pap

isbn号码:9783790817577

丛书系列:

图书标签:

• 网络经济学
• 网络管理
• 经济学
• 管理学
• 网络理论
• 产业组织
• 信息经济学
• 战略管理
• 博弈论
• 复杂系统

好的，根据您的要求，我将为您撰写一本名为《社会网络分析的理论与实践》的图书简介，该书内容将完全不涉及《Economics And Management of Networks》中的经济学和管理学主题，而是专注于社会网络分析的核心理论、方法和应用。 --- 社会网络分析的理论与实践 简介 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的社会网络分析（Social Network Analysis, SNA）知识体系。在信息爆炸和连接日益复杂的当代社会，理解个体、组织乃至国家之间复杂的相互作用模式至关重要。社会网络分析提供了一套强大的数学工具和概念框架，用于揭示隐藏在人际关系、组织结构、信息流动甚至生物分子交互背后的结构性力量。 本书摒弃了对传统经济学或企业管理理论的探讨，将焦点完全集中于网络科学和SNA的理论基石、核心测度、建模技术以及跨学科的应用潜力。我们致力于帮助读者从“离散点”的思维模式转向“关系和结构”的洞察力，从而能够更准确地预测行为、解释现象并设计干预策略。 第一部分：网络分析的基石与概念框架 本部分将构建读者理解复杂网络的理论基础，明确SNA与其他分析方法的本质区别。 第一章：从个体到系统的视角转变 我们首先探讨什么是网络，网络的核心要素（节点与边）及其在不同领域中的具体表现（例如，社交媒体上的用户与关注关系，生物学上的蛋白质相互作用）。本章强调了“关系”的分析价值高于对孤立实体的研究。内容将涵盖网络分析的历史沿革，从早期的社会计量学（Sociometry）到现代图论的应用。 第二章：图论基础与网络拓扑 详细介绍社会网络分析所依赖的数学基础——图论。内容包括有向图、无向图、加权图和二部图的定义和特性。我们将深入探讨网络的基本拓扑结构，如密度、连通性、聚类系数和路径长度，这些是描述网络整体形态的关键指标。本章将为后续复杂模型的理解打下坚实的数学基础，但侧重于其在结构描述中的应用，而非纯粹的数学证明。 第三章：核心网络测度：位置与中心性 理解网络中关键节点的识别是SNA的核心任务之一。本章将系统介绍各种中心性测度，并阐明它们在不同情境下的含义和局限性。我们将详细剖析： 1. 度中心性（Degree Centrality）：衡量节点的直接影响力。 2. 中介中心性（Betweenness Centrality）：衡量节点作为信息桥梁的重要性。 3. 接近中心性（Closeness Centrality）：衡量节点信息传播的速度。 4. 特征向量中心性（Eigenvector Centrality）与PageRank：探讨影响力如何通过连接传递和放大。 每一项测度都将辅以具体的案例分析，说明为何在不同场景下（如疾病传播、意见采纳），需要选择不同的中心性指标。 第二部分：网络结构的深度挖掘与建模 在掌握了基本测度后，本部分将带领读者进入更深层次的结构分析，探讨网络的组织方式、演化过程和生成机制。 第四章：群组与社区的识别 真实世界中的网络很少是完全随机的，它们倾向于形成紧密的群组或社区。本章专注于模块化结构检测方法，包括： 模块度优化（Modularity Optimization）：理解如何量化网络的社区划分质量。 谱聚类方法（Spectral Clustering）：利用图的拉普拉斯矩阵进行社区划分。 层次聚类方法（Hierarchical Clustering）：从局部到全局的结构分解。 第五章：网络演化模型 网络结构并非一成不变。本章探讨描述和模拟网络动态变化的模型。我们将重点关注： 随机网络模型（如Erdős–Rényi模型）：作为基准。 小世界模型（Watts-Strogatz模型）：解释高聚类和短路径长度的共存。 无标度网络模型（Barabási-Albert模型）：揭示“富者愈富”机制（优先连接）如何产生具有强大枢纽节点的网络。 第六章：动态与时间序列网络分析 许多重要的社会现象（如情绪传染、谣言传播）发生在时间维度上。本章介绍如何处理和分析随时间演变的网络数据，包括时间序列的边状态变化分析和动态中心性演变的可视化。 第三部分：高级方法论与应用实例 本部分将介绍更复杂的统计模型和方法，并将这些工具应用于具体的、非经济管理领域的研究问题中。 第七章：网络嵌入与表示学习 随着网络规模的增大，传统的矩阵运算面临瓶颈。本章介绍现代机器学习方法在网络分析中的应用，特别是如何将高维的网络结构信息压缩到低维向量空间中（Network Embedding），如使用Node2Vec、Graph Convolutional Networks (GCN) 的基本思想，以便于进行后续的分类或预测任务。 第八章：统计推断与网络回归 探讨如何对观察到的网络结构进行统计推断，并建立模型解释网络形成或结构特征的驱动因素。我们将侧重于两条鱼模型（Two-Mode Networks）和指数随机图模型（ERGM）的基础概念，用以理解网络中特定关系模式（如互惠性、传递性）的形成概率，但讨论将集中在统计学和结构解释上，而非商业决策的优化。 第九章：跨学科应用：信息传播与社会影响力 本章将展示SNA在公共卫生、信息科学和政治传播中的应用。我们将分析病毒或信息如何通过底层网络结构进行传播的路径依赖性。讨论如何利用网络结构识别关键影响者（Influencers）和信息“零点”（Seeding Points），为公共干预提供结构基础。 第十章：网络可视化与工具实践 网络分析的有效性很大程度上依赖于有效的可视化。本章将介绍不同的布局算法（如力导向布局、圆周布局）如何影响我们对网络结构的感知。同时，将提供使用主流SNA软件（如Gephi, R的igraph包或Python的networkx库）进行数据处理和分析的实践指南，确保读者能够将理论知识转化为实际操作能力。 本书的最终目标是培养读者使用“网络思维”来解构复杂系统的能力，无论其研究领域是社会学、生物学、政治科学还是计算机科学。它为研究者提供了一套严谨的方法论，用以探究连接、结构与涌现行为之间的深刻联系。

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这本书的书名是《经济学与网络管理》，但恕我直言，我手头的这份内容似乎偏离了书名所承诺的主题，至少在我期待的范围内是如此。更像是一本探讨宏观经济趋势如何影响企业战略决策的著作。书中的大部分篇幅都围绕着全球化、地缘政治的变动、以及技术革新（比如人工智能和大数据）对不同行业市场格局的重塑展开。作者用大量的案例分析来佐证他的观点，比如科技巨头如何利用其网络效应实现垄断，以及新兴经济体如何通过产业政策来构建和巩固自身的产业网络。我原本期待的是更深入的关于网络结构、节点交互、资源分配效率以及网络最优化的理论探讨，尤其是在通信、物流、能源等基础设施网络领域。然而，这本书更侧重于经济周期的波动、利率变化对企业投资的影响、以及汇率波动如何影响跨国公司的盈利能力。虽然这些经济学原理本身是扎实的，并且对于理解商业环境至关重要，但它们并没有直接触及“网络”作为一种管理对象或分析框架的特质。例如，关于网络安全、网络效应的动态演化、或者如何设计更具弹性的分布式网络系统等方面的讨论几乎没有。总的来说，如果你想深入理解微观层面的网络经济学模型，或者学习如何实际管理和优化复杂的网络系统，这本书可能不是你最理想的选择。它更适合那些希望从宏观经济视角审视商业环境，并了解宏观经济因素如何塑造企业竞争力的读者。

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这本《经济学与网络管理》给我的感受相当独特，它似乎将“网络”的概念拓展到了一个非常广阔的领域，远超了我对技术或物理网络的最初理解。书中的核心论点似乎围绕着“影响力网络”和“知识网络”的构建与利用。作者深入探讨了在信息爆炸的时代，个体、组织乃至国家如何通过建立和维护各种形式的社会连接和信息获取渠道来获得竞争优势。书中大量篇幅都在分析“意见领袖”的角色，以及信息是如何在社会网络中扩散和传播的，并从经济学角度解释了这种传播如何影响市场趋势和价值创造。对于“管理”的阐述，则侧重于如何策略性地进行关系维护、如何建立信任，以及如何有效地整合和利用分散的知识资源。我本来期待的可能更多是关于通信网络、能源网络、物流网络等领域的操作性管理，例如容量规划、故障诊断、成本优化等。然而，这本书的内容更像是关于社会资本、人际关系网在经济活动中的价值，以及如何通过有效的“社交”和“信息整合”来驱动经济增长。它没有涉及网络理论中的图论、博弈论等分析工具，也没有对网络本身的物理或逻辑结构进行深入研究。这更像是一本关于“关系经济学”和“信息管理学”的著作，侧重于描述和指导如何在复杂的信息社会中建立和利用人际网络来达成经济目标。

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这本书的取向令我感到有些意外，它似乎将“网络”这个词解读得更为宽泛，更偏向于社会连接和信息流动的影响，而非我所预设的技术或经济基础设施网络。书中大量篇幅都在描绘互联网时代下，信息传播的速度、广度以及其对社会思潮、消费者行为甚至政治格局的潜在影响。作者花费了相当的笔墨去分析社交媒体平台如何构建用户社群，以及算法推荐机制如何进一步固化信息茧房效应。从管理的角度，这本书探讨了企业如何利用这些“网络”进行市场营销、品牌推广，以及如何应对社交媒体上的舆情危机。对于“经济学”的融入，则体现在对数字经济的分析，比如平台经济的商业模式、数据作为一种新型生产要素的价值，以及网络效应如何导致赢家通吃的市场结构。然而，我期望中关于网络效率、资源配置、或者分布式系统管理的定量分析和模型构建，在这本书中几乎找不到。它更像是一本社会学与经济学交叉领域的著作，着重于描述和解释信息时代社会连接的经济学含义。例如，对于如何设计更公平、更高效的网络平台，或者如何管理和保护数字资产，书中并没有提供具体的指导或深入的理论框架。如果读者期待的是一本关于电信网络、能源网络、交通网络等领域的技术管理或经济模型分析的书籍，那么这本书的内容很可能不符合预期。它更偏向于探讨信息流动和社会连接在经济活动中的角色和影响。

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我不得不说，这本书的书名《经济学与网络管理》确实具有一定的迷惑性，因为我从内容中感受到的焦点与书名所预示的并不完全吻合。这本书的大部分内容，与其说是关于“网络管理”，不如说是对“平台经济”的深度解析，以及其背后深刻的经济学逻辑。作者着重探讨了互联网平台如何通过吸引大量用户和内容生产者，利用网络效应来构建强大的市场地位。书中详细阐述了平台如何通过设计激励机制、制定规则、以及利用数据分析来管理其生态系统，并从中获取经济收益。从经济学角度，本书分析了平台经济中的垄断问题、数据价值的体现、以及由此带来的市场效率和分配问题。我本来期待的是对电信、交通、能源等基础设施类网络，或者物流、供应链等实体网络的管理和优化策略进行探讨，例如关于网络容量、成本、可靠性、以及资源分配的量化分析。但这本书几乎没有触及这些领域。它更多的是关于虚拟平台如何运作，如何通过算法和数据来驱动其经济增长。例如，书中没有关于网络拓扑优化、路由算法、或者物理网络维护成本效益分析的任何内容。总而言之，如果你对平台经济的商业模式、市场结构及其经济学原理感兴趣，这本书可能会提供很有价值的见解。但如果你的目标是学习如何管理和优化实体网络或技术网络，那么这本书的内容很可能无法满足你的需求。

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坦白讲，这本书所呈现的内容与我最初基于书名《经济学与网络管理》所建立的预期存在显著的差异。我本来设想的是一本关于如何运用经济学原理来分析和优化各种形式的网络（如通信网络、交通网络、供应链网络等）的书籍。这本书确实涉及了“经济学”，但更多的是在探讨宏观经济政策对企业发展的影响，例如财政政策、货币政策如何影响企业融资和投资决策，以及贸易协定和关税如何影响跨国企业的运营成本和全球布局。而“网络管理”这部分，则更多地体现在对企业组织结构和管理模式的讨论，比如扁平化管理、敏捷组织、以及如何利用信息技术来协调分散的团队和业务单元。我期待中的关于网络吞吐量、延迟、鲁棒性、或者网络节点间信息交换效率的量化分析，在这本书中几乎没有出现。它更像是一本关于企业战略管理和宏观经济分析的混合体。书中虽然提到了“网络”作为一种组织协同的工具，但并没有深入到“网络”本身的结构、动态及其管理方法论。举个例子，我希望能看到关于如何构建最优网络拓扑、如何进行网络流量工程、或者如何设计具有成本效益的网络冗余机制的讨论，但这些内容并未出现。这本书更适合那些希望了解宏观经济环境如何影响企业决策，以及现代企业如何通过优化组织结构和管理流程来适应复杂商业环境的读者。

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