网络分析视角下的决策理论与方法研究

发布时间：2017-04-14 21:21

  本文关键词：网络分析视角下的决策理论与方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：决策理论与方法是管理科学与工程学科重要的和关键的研究领域,为推动管理科学学科的整体发展提供有力支撑,是丰富管理实践,并扩展解决实际问题的有力工具;网络分析有着宽广的适用范围,不仅是当前多个学科领域研究的热点和前沿问题之一,同时还是一个联系着多领域、多学科的交叉研究点,为多学科的研究提供了新的视角和方法论支持,有着所谓“他山之石”的潜在功用。本文旨在发挥学科交叉的创造性力量,立足于网络分析的视角,利用网络分析的创新思想和技术手段,提出新的决策理论和发展新的决策方法。本文的主要研究内容包含提炼和概括的发展决策理论与方法的三种研究思想,并在这些思想的基础上,展示了六个新的决策理论或方法具体实践以上的三种思想。具体地说,立足于网络中“点”的要素,提炼了“网络整体分析”的思想,提出评价网络中重要节点和相似节点的新方法,针对特定的问题背景,应用和发展这里提出的新决策方法,并与既有的方法进行比较,突出本文提出方法的特征、适用范围和优势;立足于网络中“边”的要素,从“联系”的视角概括了“建立网络的思想”,进而利用网络分析的技术发展既有的决策方法,使之能够给出更加合理的评价结果和更加有针对性的推荐结果,为决策者提供更好的决策参考;立足于网络中“结构”的要素,在既有研究的基础上,提出“寻找中间状态”的思想用以弥补已有研究的不足,研究了网络结构的形成、演化和其对网络功能的影响,使之适用于更加广泛的决策应用问题。在以上提炼的三个研究思想的基础上,本文提出了新的决策方法或者改进和发展了既有研究的成果。其中,(1)“基于整体分析的思想”提出了建立整体网络指标,并在微观节点的基础上关注指标变化的研究思路。本文利用这一思路,在定义了网络的整体影响力指标的基础上,通过考察一个节点移出后网络整体影响力的变化来度量节点的重要性;在“交互信息”定义的基础上,通过网络的“概率化表达”定义了网络的整体信息,并通过视待测的两个节点一致时,网络整体信息的变化来度量节点的相似性程度。由此在测量指标明确的情形下,建立数学模型和最优化问题的数学形式,利用仿真分析、算例分析和实证分析的技术手段,进一步验证新方法的优势所在,并在具体的问题结构上,讨论复杂度低的算法,以期扩展方法的应用范围。(2)“建立网络的思想”指出了抓住联系、抓住网络中“边”形成的原因是建立网络的关键,进而将一个看似没有网络结构存在的决策问题化归为一个可以利用网络分析处理的问题,扩展了解决决策问题的思路和方法。本文在这一思想的基础上,建立了考虑商品间评分网络的综合评价方法,充分利用了既有的评价信息和评价者评价行为建立起来的商品的联系关系,得到了保序性良好,同时可以处理大量缺失数据存在的评价方法,通过例证和实证分析得到了优于用于对比的广泛存在的评价方法的结论;同时,本文利用这一思想,建立了短信传播的树形结构,解决了短信种子用户挖掘这一特定问题,弥补了相应方法的空白,为寻找舆论源头、控制舆论传播和通信公司对客户差异化管理提供了有力的方法工具。(3)“寻在中间状态的思想”在本文用于发展既有的涉及网络结构认知和演化方面的研究,该思想指的是在既有研究的基础上,放松其过于苛刻的假设,寻找其研究没有讨论的内容或更加符合实际的假设,发展既有的研究方法和研究结论。由于网络结构及其上的决策行为的研究刚刚起步,大量的文献都是在较为苛刻和极端的条件下给出了理论结果,这为寻找中间状态提供了方便。本文就在完全垄断的市场结构上,放松了决策参与者对网络结构信息完全知道的假定,提出了在更加符合实际的对信息部分指导的情形下,其福利水平与网络结构的关系;同时,本文扩展了既有文献只能分析网络演化初期和经历长时期演化达到稳定状态两个极端情形下的网络演化问题,提出了统一分析框架以期适用于各种演化时期演化网络的分析,并通过仿真分析和实证分析的手段,验证了统一框架的分析效能。以上的三点及涉及的研究方法和结论是本文主要的创造性成果。本文研究的理论意义在于将热点和前沿的网络分析方法与历久弥新的决策理论和方法相结合,有助于在决策的理论上取得实质的进展,网络分析包含的结构分析的观点,联系的观点,整体分析的观点等都将对既有的决策理论产生实质的变革,会广泛和深刻地改变既有决策理论的分析方法和分析体系;其实际意义在于网络无处不在,本文提炼的思想和发展的方法可以适用于一大类决策方法的提出和一大类决策问题的解决,并为管理科学的整个学科提供方法论支持。
【关键词】：决策方法 评价方法 网络分析 网络结构 网络演化 效用理论
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：C934
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-16
• 第1章 绪论16-26
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义16-19
• 1.1.1 课题背景16-17
• 1.1.2 研究目的17-18
• 1.1.3 研究意义18-19
• 1.2 国内外与课题相关研究的发展概况及评述19-23
• 1.2.1 与网络中“点”相关的决策方法的发展概况及评述19-21
• 1.2.2 与网络中“边”相关的决策方法的发展概况及评述21
• 1.2.3 与网络中“结构”相关的决策方法的发展概况及评述21-23
• 1.3 本文的主要研究内容23-26
• 第2章 网络点分析视角下的多参数评价模型26-48
• 2.1 引言26-28
• 2.2 多参数评价模型的提出28-33
• 2.2.1 模型构建28-29
• 2.2.2 模型求解29-31
• 2.2.3 模型算例及对比分析31-33
• 2.3 挖掘合意的合作者：评价模型的扩展应用33-39
• 2.3.1 既有节点找寻合作者的模型33-36
• 2.3.2 新到节点找寻合作者的模型36-37
• 2.3.3 验证估算方法准确性的一个算例37-39
• 2.4 两类参数的功能验证39-42
• 2.4.1 参数 α 的含义及功能：先验信息的意义39-40
• 2.4.2 参数 β 的含义及功能：调控解的稳定性40-42
• 2.5 方法的综合应用42-46
• 2.6 研究结论及进一步的工作46-47
• 2.7 本章小结47-48
• 第3章 网络点分析视角下的相似性评价模型48-66
• 3.1 引言48-49
• 3.2 评价节点相似性的方法简述49-51
• 3.3 相似性评价模型及其算法51-55
• 3.4 算例55-58
• 3.5 基于仿真分析的模型验证58-61
• 3.5.1 给定社团结构的仿真验证58-60
• 3.5.2 给定节点属性的仿真验证60-61
• 3.6 模型应用61-63
• 3.7 研究结论及进一步的方向63
• 3.8 本章小结63-66
• 第4章 基于网络边分析视角的评估在线商品的多属性评价模型66-86
• 4.1 引言66-67
• 4.2 研究背景67-70
• 4.2.1 层次分析方法（AHP）简介67-69
• 4.2.2 维度缩减技术（DRTs）简介69-70
• 4.3 评价模型的建立70-77
• 4.3.1 问题提出与问题描述70
• 4.3.2 被评分物品间社会网络的建立70-72
• 4.3.3 模型的数学表达72-74
• 4.3.4 模型的相关性质74-76
• 4.3.5 对模型的评述及其方法论的意义76-77
• 4.4 模型的求解77-79
• 4.4.1 基于最优化原理的求解思想77-78
• 4.4.2 算法步骤及其复杂度分析78-79
• 4.5 模型的验证与应用79-84
• 4.5.1 基于模拟数据的实证分析80-81
• 4.5.2 在真实数据的应用81-84
• 4.6 研究结论及进一步的方向84
• 4.7 本章小结84-86
• 第5章 基于网络边分析视角的挖掘短信种子用户的决策模型86-102
• 5.1 引言86-88
• 5.2 决策模型的建立88-92
• 5.2.1 种子短信的特征及树形网络模型88-89
• 5.2.2 判别短信种子用户的评价模型及其性质89-91
• 5.2.3 应用决策模型的一个简单算例91-92
• 5.3 建立树形网络模型的相关算法92-97
• 5.3.1 基于密度聚类算法识别并度量“群发”特征92-93
• 5.3.2 基于递归搜索算法识别并度量“转发”特征93-96
• 5.3.3 算法正确性的论证96
• 5.3.4 建立的树形网络模型的特征96-97
• 5.4 实证分析97-99
• 5.4.1 数据来源及样本97-98
• 5.4.2 实证步骤98
• 5.4.3 实证结果与分析98-99
• 5.5 研究结论99-101
• 5.6 本章小结101-102
• 第6章 从网络结构分析视角探索决策参与人福利获得规律的决策理论模型102-122
• 6.1 引言102-104
• 6.2 决策理论模型的构建104-108
• 6.2.1 消费者的效用函数105-106
• 6.2.2 完全垄断者的不同认知水平106-107
• 6.2.3 两阶段网络博弈107-108
• 6.3 模型求解108-110
• 6.4 模型的相关结论110-119
• 6.4.1 针对网络结构的分析111-113
• 6.4.2 完全垄断者的福利分析113-118
• 6.4.3 全体消费者的福利分析118-119
• 6.5 研究结论及进一步的方向119-120
• 6.6 本章小结120-122
• 第7章 从网络结构分析视角探索网络演化规律的决策理论模型122-143
• 7.1 引言122-124
• 7.2 相关模型概述124-128
• 7.2.1 指数随机图模型124-126
• 7.2.2 策略网络形成模型126-128
• 7.3 基于策略网络形成模型的决策理论模型框架128-137
• 7.3.1 效用函数128-131
• 7.3.2 博弈设计131-133
• 7.3.3 估计策略133-137
• 7.3.4 模型验证与模型应用137
• 7.4 基于仿真分析的模型验证137-139
• 7.5 应用实例139-141
• 7.6 研究结论及进一步的工作141-142
• 7.7 本章小结142-143
• 结论143-145
• 参考文献145-160
• 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果160-163
• 致谢163-165
• 个人简历165

  本文关键词：网络分析视角下的决策理论与方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：306911