基于无标度网络的创新扩散模型研究

doi:10.12068/j.issn.1005-3026.2015.08.032

东北大学学报:自然科学版 ›› 2015, Vol. 36 ›› Issue (8): 1212-1216.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2015.08.032

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基于无标度网络的创新扩散模型研究

黄玮强¹，姚爽²，庄新田¹，辛未³

(1. 东北大学工商管理学院，辽宁沈阳110819; 2. 沈阳化工大学经济与管理学院，辽宁沈阳110142; 3. 澳大利亚国立大学商学院，堪培拉 2913)

收稿日期:2014-07-02 修回日期:2014-07-02 出版日期:2015-08-15 发布日期:2015-08-28
通讯作者: 黄玮强
作者简介:黄玮强(1982-)，男，福建长汀人，东北大学副教授，博士; 庄新田(1956-)，男，吉林四平人，东北大学教授，博士生导师.
基金资助:
国家自然科学基金资助项目 (71001022，71371044，71201108); 中国博士后科学基金特别资助项目(2013T60295).

Innovation Diffusion Modeling Based on Scale-Free Networks

HUANG Wei-qiang¹， YAO Shuang²， ZHUANG Xin-tian¹， XIN Wei³

1. School of Business Administration， Northeastern University， Shenyang 110819， China; 2. School of Economics and Management， Shenyang University of Chemical Technology， Shenyang 110142， China; 3. College of Business and Economics， Australian National University， Canberra 2913， Australia.

Received:2014-07-02 Revised:2014-07-02 Online:2015-08-15 Published:2015-08-28
Contact: HUANG Wei-qiang
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摘要/Abstract

摘要： 从无标度潜在采纳者关系网络出发，考虑潜在采纳者所处局域关系网络对创新采纳决策的影响，自底向上，从微观到宏观建立了创新扩散模型.模型一方面放宽了传统Bass类模型对于潜在采纳者关系网络不符合实际的假设；另一方面，引入了无标度网络的重要参数(度分布幂指数)，使得创新采纳决策的微观机制能与宏观扩散数据相结合，体现了微分方程建模方法的优势，提高了模型的应用价值.对模型的进一步仿真分析发现，潜在采纳者关系网络节点度值的异质性程度越高及网络平均度值越小，则创新扩散深度越大、创新扩散速度越慢.

关键词: 创新扩散, 潜在采纳者, 关系网络, 无标度网络, Bass模型

Abstract: Considering the influence of local area networks on innovation adoption decision-making of consumers， an innovation diffusion model from the micro to the macro was constructed based on the scale-free potential adopter networks. On one hand， the constructed model relaxed Bass model’s unrealistic assumptions of the consumer networks; on the other hand， the model introduced an important parameter of the scale-free networks (degree distribution exponential) ， which helped to integrate the micro-adoption mechanisms and macro-diffusion data. With an advantage of differential equation modeling， the model’s application value was improved. A further simulation analysis of the model demonstrated that the more heterogeneous consumer networks’ node degrees and the less network average degrees are， the deeper and the faster innovation diffusion will be.

Key words: innovation diffusion, potential adopter, relationship network, scale-free network, Bass model

中图分类号:

N94
F124.3

黄玮强，姚爽，庄新田，辛未. 基于无标度网络的创新扩散模型研究[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2015, 36(8): 1212-1216.

HUANG Wei-qiang， YAO Shuang， ZHUANG Xin-tian， XIN Wei. Innovation Diffusion Modeling Based on Scale-Free Networks[J]. Journal of Northeastern University Natural Science, 2015, 36(8): 1212-1216.

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[10]实测值和有限元模拟值吻合最好.4结论1) 本文以能量变分法和最小势能原理为基础，选择一系列符合组合箱梁基本翘曲模式的抛物线型翘曲位移函数，分析了组合箱梁剪力滞效应，避免了选择翘曲函数的盲目性.2) 算例计算结果表明，单纯通过提高抛物线系列函数的次数来提高纵向翘曲位移函数的精度，并没有达到理想的效果，故本文建议选择二次抛物线作为分析钢与混凝土组合箱梁的翘曲函数.3) 本文计算公式的推导，在理论上是完整的，与文献
[10]实测值和有限元的数值解比较，证明了本文方法的有效性.计算公式能够满足工程实际的需要，计算较为简单.

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Innovation Diffusion Modeling Based on Scale-Free Networks

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