网络、群体与市场：揭示高度互联世界的行为原理与效应机制

图书标准信息

• 作者 [美]大卫·伊斯利（David Easley）、[美]乔恩·克莱因伯格（Jon Kleinberg） 著；李晓明、王卫红、杨韫利 译
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2011-10
• 版次 1
• ISBN 9787302264170
• 定价 69.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 511页
• 字数 824千字
• 正文语种 简体中文
• 原版书名 Networks, Crowds, and Markets

【内容简介】

　　过去十年来，现代社会中复杂的连通性向公众展现出与日俱增的魅力。这种连通性在许多方面都有体现并发挥着强大的作用，包括互联网的快速成长、全球通信的便捷，以及新闻与信息（及传染病与金融危机）以惊人的速度与强度传播的能力。这些现象涉及网络、动机和人们的聚合行为。网络将人们的行为联系起来，使得每个人的决定可能对他人产生微妙的后果。
　　《网络、群体与市场：揭示高度互联世界的行为原理与效应机制》是本科生的入门教材，同时也适合希望进入相关领域的高层次读者。它从交叉学科的角度出发，综合运用经济学、社会学、计算与信息科学以及应用数学的有关概念与方法，考察网络行为原理及其效应机制。以深入浅出的方式描述了在网络的作用下正在浮现与发展起来的一些交叉学科领域，讨论了社会、经济和技术领域相互联系的若干基本问题。本书是一本带你跨入信息科学与社会科学交叉领域研究之门的优秀参考书。
　　本书原著的作者是美国康奈尔大学的两位著名的学者，一位（DavidEasley）是经济学教授，一位（JonKleinberg）是计算机科学教授。本书的不寻常之处可从这个作者组合体会一斑。本书内容十分丰富，跨应用数学、信息科学、经济学和社会学等多个领域，但决不是浅尝即止，而是相当深刻。同时，得益于作者对相关领域游刃有余的把握，大量深刻的内容和重要结论，通过简单但关键性的例子，被铺陈得简明清晰。因此，本书的可读性很强，除了是本教材，也很适合作为自学参考书。而且，由于采用了大量日常经济生活与社会生活中熟悉的概念，使读者常常会饶有兴趣地流连在那些严谨的推理中。

【作者简介】

　　大卫·伊斯利（David Easley，亨利士嘉堡（HenryScarborough）社会科学教授，任康奈尔火学经济学系DonaldC.Opatrny'74主席。他曾经是剑桥大学丘占尔学院海外院士。主要研究领域包括经济学、金融学和决策理论。在经济学领域，他专注于学习和财富动力学，以及市场自然选择；在金融学领域，其工作重点是市场的微观结构和资产定价；在决策理论领域，他主要研究构建复杂环境的决策模型。大卫·伊斯利目前是美国经济学会院十，担任纳斯达克交易所经济顾问委员会主席。

　　乔恩·克莱因伯格（Jon Kleinberg），美国康乃尔大学计算机科学系梯西（TischUnivcrsity）教授，美国国家工程院以及美国艺术与科学院院。研究领域主要集中在网络与信息的相互作用，着重研究支撑瓦联网和其他在线媒体的社会网络和信息网络。乔恩·克莱因伯格曾获麦克阿瑟（MacArthur）、帕卡德（Packard）以及斯隆基金会（SloanFoundation）研究基金，奈望林纳奖（Ncvanlinna），ACM-Infosys基金会奖，以及美国国家科学院的研究创新奖。

　　李晓明，1986年获得美国史蒂文斯理工学院计算机科学博士学位，现为北京大学教授，网络研究所所长，教育部高等学校计算机科学与技术教学指导委员会副主任。主持r教育部《高等学校计算机科学与技术专业战略研究报告暨专业规范（试行）》和《计算机科学与技术专业（信息技术方向）规范与专业建设研究报告》的编写，多年从事计算机领域的教学和科研工作，讲授过的课程包括“互联网与Web技术概论”、“网络信息体系结构”、“并行处理技术”、“计算机系统结构”、“计算机操作系统”和“计算概论”等。

　　王卫红，1999年获得美国科罗拉多州立大学计算机科学硕士学位，现为北京大学网络研究所专职教师。多年从事计算机软件开发和科研工作，先后承担过多项国家和企业的软件开发项目；多年从事与计算机技术相关的教育和培训工作，在教学方法方面积累了丰富的经验。讲授过的课程包括“互联网与Web技术概论”、“计算机网络”等。

　　杨韫利，2005年获得英国谢菲尔德大学计算机和数学专业双学士学位，2007年获得英国华威大学金融数学专业硕士学位。现为北京大学高能效计算与应用中心、北京大学一洛杉矶加州大学理工联合研究所行政助理。曾协助翻译部分期刊学术性文章。

【目录】

第1章概述
1.1网络的基本问题
1.2本书的核心内容

第一部分图论与社会网络
第2章图论
2.1基本定义
2.2路径与连通性
2.3距离与先宽搜索
2.4网络数据集概要
2.5练习
第3章强联系和弱联系
3.1三元闭包
3.2弱联系的力量
3.3在大规模数据中的联系强度与网络结构
3.4联系强度、社会媒体和被动参与
3.5闭包、结构洞和社会资本
3.6深度学习材料：之间关系的度量和图的划分
3.6.1图划分的一种方法
3.6.2计算介数值
3.7练习
第4章网络及其存在的环境
4.1同质现象
4.2同质现象背后的机制：选择与社会影响
4.3归属
4.4从在线数据中看连接的形成
4.5隔离的一种空间模型
4.6练习
第5章正关系与负关系
5.1结构平衡
5.2结构平衡网络的特性
5.3结构平衡的应用
5.4结构平衡的一种弱形式
5.5深度学习材料：结构平衡定义的推广
5.5.1任意（非完全）网络中的结构平衡
5.5.2近似平衡的网络
5.6练习

第二部分博弈论
第6章博弈
6.1何为博弈
6.2博弈中的行为推理
6.3最佳应对与占优策略
6.4纳什均衡
6.5多重均衡：协调博弈
6.6多重均衡：鹰鸽博弈
6.7混合策略
6.8混合策略：案例与经验分析
6.9帕累托最优与社会最优
6.10深度学习材料：非优策略与动态博弈
6.10.1多人博弈
6.10.2非优策略及其在策略推理中的作用
6.10.3动态博弈
6.11练习
……
第三部分网络中的市场与策略性互动
第四部分信息网络与万维网
第五部分网络动力学：总体模型
第六部分网络动力学：结构模型
第七部分机构及其聚合行为