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| 編輯推薦： |
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本书围绕产品网络和用户网络展开研究，聚焦“相似性”，对电商平台、内容平台进行了研究。本书分析了相似性产品网络的整体结构和特性对平台需求的影响，从理论上加深了对相似性推荐系统商业价值的理解；实证检验了外部冲击在相似性产品网络中的溢出和扩散层次深度；
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| 內容簡介： |
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随着移动化、社交化趋势增强，主流电商及内容平台通过引入社交关系，将平台转变为社交环境，用户可以在线互动和生成内容。平台与用户的关系变得更为亲密，用户的信息行为与在缺乏社交环境的平台有所不同，如用户短视频“上瘾”行为。基于用户社交互动形成的用户网络与基于推荐算法生成的产品网络共同作用，对平台需求产生何种影响是一个值得关注的问题。产品推荐网络在初期有助于用户网络的形成，当用户看到某个喜欢的视频，通常会去关注创作者的相关视频，进一步可能会关注创作者，从而产生社交联系。
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| 關於作者： |
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党员，桂林电子科技大学教师，华中科技大学管理科学与工程专业博士毕业，中国计算机学会(CCF)专业会员，研究方向:信息管理与数据挖掘、复杂网络理论及应用，在 Electronic Commerce Research、Information lechnology & People、《管理工程学报》、PACIS 等 FMS 管理科学高质量期刊和会议发表 SSCI/CSSCI/EI 学术论文 10 余篇，参与3 项国家自然科学基金(NSFC)和国家社会科学基金项目;热爱编程，在中关村从事 Java 软件开发多年，指导学生获国家级/省级大学生创新创业训练计划项目4 项、蓝桥杯省赛获奖多项，参与信息管理与信息系统专业两本教材编写。
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| 目錄：
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第1章?导?论 1
1.1?选题背景 1
1.2?研究目的及意义 9
1.2.1?研究目的 9
1.2.2?研究意义 11
1.3?研究内容、方法和创新点 13
1.3.1?研究内容 13
1.3.2?研究方法 17
1.3.3?研究创新点 18
第2章 文献综述 20
2.1?复杂网络理论 20
2.1.1?复杂网络应用 20
2.1.2?多层网络 21
2.1.3?复杂系统管理 22
2.2 产品网络 23
2.2.1?推荐系统影响研究 23
2.2.2?产品网络研究 26
2.2.3 产品相似性研究 28
2.3 用户网络 29
2.3.1 用户社区空间 29
2.3.2 用户相似性研究 32
2.4 在线产品评论 33
2.4.1 在线产品评论挖掘 33
2.4.2 在线评论商业价值 34
2.5 基本概念 37
2.5.1 相关网络类型 37
2.5.2 复杂网络指标 39
2.6 文献评述 41
第3章 产品-用户双层网络耦合对平台需求影响机理
3.1?基于产品-用户双层网络嵌入的产品价值刻画 44
3.2?产品网络与用户网络耦合关系及演化分析 48
3.2.1?产品网络与用户网络的耦合关系 48
3.2.2?产品网络与用户网络的演化分析 49
3.3?产品-用户双层网络耦合对产品需求影响机理 52
第4章 相似性产品网络需求效应研究 55
4.1?研究背景 55
4.2?研究模型与假设 58
4.2.1?MGC和UGC对搜索产品和体验产品的溢出效应 59
4.2.2?相似产品的交叉价格影响 61
4.2.3?相似性产品网络的商业价值 61
4.3?研究方法 63
4.3.1?相似性产品网络构建 63
4.3.2?评论相似计算 65
4.3.3?计量经济模型 66
4.4?实证结果 67
4.5?稳健性检验 72
4.6?结果讨论 75
4.7?理论意义和实际意义 76
第5章?外部需求冲击在相似性产品网络中的扩散研究 78
5.1?研究背景 78
5.2?理论基础 80
5.3?研究方法 81
5.3.1?计量经济模型 83
5.3.2?实证结果 84
5.4?结论及意义 85
第6章 用户相似性网络对内容产品需求影响研究 87
6.1?研究背景 87
6.2?理论基础和假设 88
6.2.1?用户网络和相似性 88
6.2.2?在线评论和社交化视频 91
6.3?研究方法 94
6.3.1?用户相似性网络构建 94
6.3.2?评论内容相似性 95
6.3.3?评论内容情绪的相似性 96
6.3.4?计量模型 97
6.3.5?实证结果 99
6.4 研究结论及意义 105
第7章 基于产品-用户双层网络的内容产品需求预测研究 107
7.1?研究背景 107
7.2?预测数据集和模型 115
7.2.1?预测数据集 115
7.2.2?预测模型 118
7.3?预测结果 119
7.4?稳健性分析 123
7.5?结论及意义 127
第8章 基于双层网络视角的重要节点识别研究 129
8.1?研究背景 129
8.2?算法模型 130
8.3 实验分析 131
第9章 研究结论与管理启示 134
9.1?研究结论 134
9.2?管理启示 137
9.2.1?优化平台链接和网络结构，加强可见性、复杂性管理 137
9.2.2?针对平台发展阶段，加强用户同质性和异质性管理 139
9.2.3?促进平台网络融合，发挥多层网络协同作用，控制马太效应 140
9.2.4?培养优质社群氛围，增强用户参与度和归属感 143
9.2.5?加强平台内容生成管理，提高内容质量 146
9.2.6?加强多维相似性管理，增强推荐算法泛化能力 148
9.2.7?加强平台多模态数据管理与利用 150
9.2.8?完善平台生态系统，提高价值共创能力 151
参考文献 154
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| 內容試閱：
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随着数字经济的快速发展，信息技术对经济、社会产生的影响日益深远。通信基础设施所连接的数亿智能手机、计算机所形成的复杂系统支持着各类互联网平台和应用。淘宝、京东、拼多多等电商平台通过构建商品链接网络，帮助用户高效搜索商品；微信、QQ形成了人与人之间更广泛的连接，帮助人们高效沟通；百度、谷歌、今日头条、抖音等构建了多模态信息之间的连接，帮助人们快捷地查找、筛选信息。面对海量信息、链接所构成的复杂网络系统，如何理解、预测和控制是需要解决的问题之一的挑战。
随着数字内容消费不断增长，线上内容不断丰富，从海量选项中搜索满意的内容和商品令消费者眼花缭乱，很难做出选择。推荐系统帮助人们快速发现他们感兴趣的商品或信息，极大地推动了互联网应用的发展。例如，在电商平台，人们通常会在商品页面看到相关商品推荐信息；在内容平台，也经常会看到与自己点赞内容相似的短视频、音乐、问答知识的推送。正是由于各种推荐系统的应用，大量内容和产品节点相互连接形成了产品网络。随着自然语言技术、图像处理技术的发展，在各类平台中，图像、视频的作用日益重要，平台通过挖掘产品图像和视频中的信息进行更加有效的推荐。基于物品图像、产品属性和用户选择的相似产品推荐系统广泛应用于各购物网站、音乐社区等平台，基于产品相似性的推荐网络更高效地为消费者提供了产品筛选功能。已有研究围绕亚马逊、淘宝等电商平台产品推荐系统，揭示了“共看”“共买”等推荐机制所形成的产品网络对需求的影响，但对基于图像、语义、情感等特征的相似性推荐及其网络与“共看”“共买”等产品网络的差异仍缺乏研究。虽然平台内容对消费者的影响日益增强，但是关于内容网络的研究和分析还不够充分。音乐、图像、视频等内容产品与一般商品在生产、消费和使用等环节有显著区别，存在着共享性、非竞争性等经济属性，以及网络效应和语义特征等技术属性。针对图像、视频、音频、文本等多模态推荐网络的研究不足。
随着移动化、社交化趋势增强，主流电商及内容平台通过引入社交关系，将平台转变为社交环境，用户可以在线互动和生成内容。平台与用户的关系变得更为亲密，用户的信息行为与在缺乏社交环境的平台有所不同，如用户短视频“上瘾”行为。基于用户社交互动形成的用户网络与基于推荐算法生成的产品网络共同作用，对平台需求产生何种影响是一个值得关注的问题。产品推荐网络在初期有助于用户网络的形成，当用户看到某个喜欢的视频，通常会去关注创作者的相关视频，进一步可能会关注创作者，从而产生社交联系。另外，用户网络规模越大、社交关系越紧密，所产生的数据越丰富、多样，则越有利于推荐算法，进而影响和优化产品网络结构。目前，对产品网络叠加用户网络带来的双层网络相互关系及其对平台需求的影响机制尚不清楚。有关双层网络是否增强了对用户的反馈，是否缓解了单一推荐算法导致的内容热门偏差和马太效应，是否有助于缓解“信息茧房”“信息黑洞”等问题，仍有待去深入探索。
为探索上述问题，本书围绕产品网络和用户网络展开研究，聚焦“相似性”，对电商平台、内容平台进行了研究。本书分析了相似性产品网络的整体结构和特性对平台需求的影响，从理论上加深了对相似性推荐系统商业价值的理解；实证检验了外部冲击在相似性产品网络中的溢出和扩散层次深度；基于同质性理论，从用户属性相似、文本内容和情感表达相似等方面，分析了内容平台中的评论者群体特征的需求效应，深化了对异质性群体在不同阶段需求影响的认识；从理论上探讨了产品网络与用户网络的相互作用及其对需求影响的内在机理，结合深度学习模型，挖掘了双层网络链接关系所蕴含的预测性信息，最后基于双层网络结构，参考PageRank和网络稳定性（Network Stability）思想，提出了一种重要内容节点识别的算法，帮助平台优化节点连接关系。综合来看，本书将有助于平台深化对相似性链接、双层网络的认识，有助于优化服务质量，助力数字经济高质量
发展。
本书是对作者多年思考和研究的一个阶段性总结。从攻读博士学位以来，作者一直关注该领域的最新研究动态，阅读了大量国内外文献，在推荐系统、复杂网络、文本挖掘等方面进行了深入研究，发表了相关研究论文。在本书撰写过程中，作者得到了诸多师长、前辈、同事、学友的帮助和支持，感谢桂林电子科技大学刘枚莲、吴俊、潘细朋及管理科学与工程专业诸位老师，华中科技大学杨珺、潘炤老师，北京科技大学武森老师，华中农业大学郑本荣、周品老师，北京交通大学黄安强老师以及董昭轩、冯昊、陈道泉、刘春吉、赵西君、杨鹏、彭程、骆秀禹等学友。同时，感谢桂林电子科技大学商学院提供科研及工作环境，感谢国家自然科学基金项目（网络消费者多品牌选择行为机理研究，71562006）及广西高等学校创新团队及卓越学者项目（电子商务与物流管理）的支持。
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