復雜網絡和人類行為動力學演化模型 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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郭進利 著

圖書標籤:

• 復雜網絡
• 人類行為
• 動力學模型
• 演化
• 社會網絡
• 建模
• 計算社會科學
• 復雜係統
• 行為科學
• 網絡科學

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030389077

版次：1

商品編碼：11353951

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2013-11-01

用紙：膠版紙

頁數：231

字數：292000

正文語種：中文

內容簡介

《復雜網絡和人類行為動力學演化模型》緻力於係統地介紹復雜網絡和人類行為動力學演化模型的理論分析方法，涉及的模型幾乎均給齣解析過程和模擬，大部分模型給齣實證分析或實際背景。《復雜網絡和人類行為動力學演化模型》力圖取材廣泛新穎、理論嚴謹有深度、模型與實證相結閤。
　　復雜網絡部分在模型中引入隨機過程，介紹多種分析和實證模型的方法；以供應鏈為背景，建立連續時間動態網絡模型；將加權網絡統一在競爭網絡下處理，體現齣競爭網絡的普適性；基於隨機服務係統建立節點退齣機製的網絡模型；提齣變速增長網絡模型，討論加速增長網絡；論述幕律分布和幾何級數增長網絡度分布的計算，給齣計算確定性網絡分布的方法。人類行為動力學部分介紹基於排隊係統的人類行為動力學模型，利用非齊次Poisson過程研究人類行為動力學，對供應鏈采購行為動力學特性進行分析。

目錄

目錄
前言
第1章 預備知識 1
1.1 隨機變量與隨機過程簡介 1
1.2 Poisson過程 3
1.3 更新過程 9
1.4 排隊係統 17
參考文獻 19
第2章 圖、隨機圖與復雜網絡 20
2.1 圖和網絡的基本概念 20
2.2 隨機圖與小世界網絡 29
2.3 復雜網絡 33
2.4 幾類真實復雜網絡 38
參考文獻 44
第3章 無標度網絡 46
3.1 Barabasi Albert模型 46
3.2 BA模型拓撲結構分析 47
3.3 無標度網絡與魯棒性 52
3.4 集聚係數與平均路徑長度計算 56
3.5 調節集聚係數的無標度網絡 62
參考文獻 64
第4章 度分布計算方法 66
4.1 近似估計方法與S麯綫網絡 66
4.2 Poisson過程方法 73
4.3 差分方程方法 75
4.4 Poisson增長網絡結構熵和分布熵 78
4.5 論壇網絡模型 79
參考文獻 84
第5章 競爭網絡與加權網絡 85
5.1 競爭網絡 85
5.2 非綫性擇優的競爭模型 90
5.3 適應度模型 93
5.4 加權網絡的度量 96
5.5 加權網絡演化機製 97
5.6 競爭網絡對BBV網絡的普適性 100
5.7 競爭網絡對交通流驅動的權重模型普適性 106
參考文獻 110
第6章 有嚮復雜網絡 112
6.1 Price模型 112
6.2 連續時間增長的有嚮網絡 114
6.3 供應鏈型有嚮網絡 119
6.4 老節點間有相互連接的供應鏈網絡 125
參考文獻 129
第7章 變速增長網絡 131
7.1 內部邊加速增長模型 131
7.2 邊隨機增長網絡 133
7.3 新節點的邊對網絡無標度性影響 137
7.4 無標度網絡的冪律加速不變性 140
7.5 加速增長網絡的量變到質變 149
參考文獻 152
第8章 節點具有壽命的復雜網絡 153
8.1 節點老化模型 153
8.2 節點綫性漸近老化模型 157
8.3 節點具有壽命的網絡和節點退齣機製 160
8.4 基於齊次Markov鏈的度分布計算方法 162
參考文獻 167
第9章 離散型冪律分布與確定性網絡 168
9.1 連續型冪律分布 169
9.2 離散型冪律分布 170
9.3 層次網絡與BRV確定性無標度網絡 172
9.4 復雜網絡的分形與自相似性 174
9.5 有先行者優勢的確定性網絡 176
9.6 Apollonian網絡 181
參考文獻 185
第10章 Barabasi人類行為動力學模型 187
10.1 人類的通信模式 187
10.2 Barabasi排隊模型 190
10.3 具有服務時間的人類行為動力學模型 197
10.4 人類行為的記憶性 201
參考文獻 202
第11章 基於非齊次Poisson過程的人類動力學 204
11.1 基於興趣的人類行為動力學模型 204
11.2 興趣衰減的人類行為動力學 206
11.3 興趣衰穩的人類行為動力學 211
參考文獻 214
第12章 供應鏈采購行為動力學特性分析 215
12.1 實證統計方法和對數裝箱 215
12.2 實證對象和數據說明 218
12.3 采購行為動力學特性分析 218
12.4 基於更新過程的人類行為動力學 223
12.5 核心企業采購行為動力學模型 224
參考文獻 226
索引 227

前言/序言

《復雜網絡與人類行為動力學演化模型》 第一部分：引言與背景 復雜網絡，作為現代科學研究中一個至關重要的概念，已深刻地滲透到我們對世界理解的各個層麵。它提供瞭一個強大的框架，用於描述和分析由大量相互連接的節點組成的係統，這些節點之間的相互作用構成瞭係統的整體結構和動態演化。從微觀的基因調控網絡到宏觀的全球通訊網絡，從社會交往的社交網絡到生態係統中物種之間的捕食關係，復雜網絡的無處不在，使其成為理解和預測復雜係統行為的關鍵工具。 與此同時，人類行為動力學，即對人類個體和群體行為隨時間變化過程的研究，也一直是社會科學、心理學、經濟學乃至生物學等多個學科的核心議題。人類行為並非靜態不變，而是受到內在生理、心理因素以及外在社會、環境因素的持續影響，呈現齣復雜的、非綫性的演化軌跡。理解這種演化不僅有助於揭示人類社會的內在規律，更能為製定有效的政策、設計更優化的係統、甚至預測社會趨勢提供科學依據。 然而，傳統的許多研究方法往往將復雜網絡和人類行為動力學割裂開來，要麼側重於網絡的結構分析，要麼側重於個體行為的描述，而未能有效地將兩者有機地結閤起來。事實上，人類社會本身就是一個由無數個體組成的、極其龐大的復雜網絡。個體之間的互動、信息的傳播、觀念的形成與轉變、社會規範的建立與瓦解，都離不開網絡結構的支持和影響。反過來，個體行為的演化也在不斷地重塑和改變著網絡的結構和動力學特性。 正是基於這種深刻的認識，《復雜網絡與人類行為動力學演化模型》一書應運而生。本書旨在構建一個跨學科的理論框架，將復雜網絡的分析工具和方法論，與人類行為動力學的研究範式相結閤，深入探討人類行為如何在復雜的網絡環境中産生、發展、傳播和演化。本書不僅僅是兩種研究方法的簡單疊加，更是一種全新的視角，一種能夠更全麵、更深刻地理解人類社會運作機製的路徑。 本書的齣發點在於認識到，人類行為的許多關鍵特徵，例如意見的形成、群體的極化、信息的擴散、閤作與衝突的産生、創新與模仿的模式，都與個體所處的網絡環境密切相關。個體的決策、態度和行為，往往受到其鄰居、朋友、同事等網絡節點的直接或間接影響。而網絡的拓撲結構，如節點的連接度、社群的存在、關鍵節點的作用等，又深刻地影響著信息的流動效率、影響力的傳播範圍以及社會動態的演化速度。 因此，本書的核心目標是開發和應用能夠捕捉這種交互作用的數學模型和計算模擬方法。我們不再僅僅將網絡視為靜態的連接圖，而是將其視為一個動態的“舞颱”，在這個舞颱上，人類個體作為“演員”，他們的行為在這個舞颱上不斷上演，並與其他演員的互動共同推動著整個戲劇的演進。同時，這個“舞颱”本身也在不斷地被“演員”的行為所塑造。 本書的研究對象涵蓋瞭廣泛的人類行為現象，包括但不限於： 信息傳播與意見演化： 如何在社交網絡中，信息從少數節點擴散到多數節點？不同網絡結構下，意見的極化和共識的形成有何規律？ 閤作與衝突動力學： 在復雜的社會網絡中，個體為何以及如何選擇閤作或衝突？網絡結構對集體行動的興起和維持有何影響？ 創新與模仿模式： 新的觀念、技術或産品如何在網絡中傳播和普及？模仿和創新在網絡中的相對重要性及其相互作用如何？ 社會規範的形成與變遷： 社會規範是如何在群體互動中形成的？又為何會隨著時間的推移而改變？ 集體智能與決策： 如何利用復雜網絡的優勢，實現更優化的群體決策和集體智慧？ 群體行為的湧現： 個體簡單的行為規則如何在復雜的網絡互動中，湧現齣宏觀的、有組織的群體行為？ 為瞭實現這些目標，本書將係統地梳理和介紹一係列重要的概念、理論工具和研究方法，並在此基礎上提齣新的模型和分析框架。本書的內容設計，力求理論嚴謹與實踐應用並重，既有對經典理論的深入剖析，也有對前沿研究的介紹和拓展，旨在為讀者提供一個全麵、深入且富有啓發性的學習體驗。 第二部分：復雜網絡基礎理論與方法 在深入探討人類行為的演化之前，理解復雜網絡的理論基礎至關重要。本部分將係統地介紹復雜網絡的核心概念、度量指標以及構建和分析網絡的主要方法。 2.1 網絡的基本概念與結構 我們將從最基本的網絡定義齣發，介紹節點（node）、邊（edge）、圖（graph）等基本術語。在此基礎上，進一步區分不同類型的網絡，如無嚮圖與有嚮圖，加權圖與無權圖，二部圖等，並討論它們在人類行為研究中的適用性。 2.2 網絡的核心度量指標 為瞭量化和理解網絡的結構特性，一係列度量指標被廣泛使用。本書將重點介紹： 度（Degree）： 節點的連接數量，反映其在網絡中的活躍度和連接性。我們將討論節點的度分布，以及其在信息傳播和影響力中的作用。 路徑長度（Path Length）： 兩個節點之間最短路徑的長度，反映信息或影響傳遞的“距離”。我們將介紹平均路徑長度和直徑等概念，以及它們對網絡效率的影響。 聚類係數（Clustering Coefficient）： 衡量一個節點鄰居之間相互連接的緊密程度，反映瞭網絡的“局部聚集性”。我們將討論全局聚類係數和平均聚類係數，並分析其與社會群體形成的關係。 中心性度量（Centrality Measures）： 用於識彆網絡中關鍵節點的度量方法，包括度中心性、介數中心性、接近中心性以及特徵嚮量中心性等。我們將詳細講解每種中心性度量的含義及其在人類行為研究中的應用，例如識彆意見領袖、關鍵信息傳播者或潛在的“超級傳播者”。 社群檢測（Community Detection）： 識彆網絡中密度較高的節點子集，即“社群”或“社區”。我們將介紹常見的社群檢測算法，並討論社群結構對群體行為、信息過濾和身份認同的影響。 網絡密度與稀疏性： 衡量網絡中邊數相對於可能邊的最大數量的比值，反映瞭網絡的整體連接程度。 2.3 經典復雜網絡模型 為瞭理解不同網絡結構的産生機製，我們將介紹幾種經典的復雜網絡生成模型： 隨機圖模型（Erdos-Renyi Model）： 最早的生成模型，用於生成具有特定邊概率的隨機網絡，為理解網絡的統計特性提供瞭基礎。 小世界網絡模型（Watts-Strogatz Model）： 結閤瞭規則格點網絡的局部有序性和隨機圖模型的短路徑特性，成功地解釋瞭許多現實世界網絡的“小世界效應”。我們將深入分析其生成機製和特性。 無標度網絡模型（Barabasi-Albert Model）： 引入瞭“優先連接”（preferential attachment）機製，能夠生成具有冪律度分布的“無標度網絡”，廣泛應用於解釋互聯網、社交網絡等現實網絡的結構特性。我們將詳細講解“增長”和“優先連接”的概念。 2.4 網絡分析與模擬工具 本書還將介紹一些常用的復雜網絡分析軟件和編程庫，如Gephi, NetworkX (Python), igraph (R, Python) 等，為讀者進行實際的網絡數據分析和模型模擬提供技術支持。 第三部分：人類行為動力學的建模理論 在理解瞭網絡結構的基礎上，我們現在將視角轉嚮人類行為本身的動力學特性，並介紹用於描述和模擬這些特性的理論框架。 3.1 行動者模型（Agent-Based Modeling, ABM） 行動者模型是一種強大的計算建模方法，它通過模擬大量自主的“行動者”（agents）在特定環境中的互動來理解整體係統的行為。在本書的語境下，每一個行動者代錶一個獨立的人類個體，他們擁有自身的屬性（如信念、態度、偏好、信息等），並遵循一定的行為規則。 行動者的屬性與狀態： 我們將探討如何定義行動者的不同屬性，例如他們的觀點、風險偏好、信任程度、社會經濟地位等，以及這些屬性如何隨時間變化。 行動者的行為規則： 行動者的行為規則是ABM的核心。我們將介紹多種常見的行為規則，包括： 決策規則： 基於個體屬性、環境信息或鄰居行為的決策過程。 互動規則： 行動者之間如何相互作用，例如信息交流、觀點影響、資源交換等。 學習與適應規則： 行動者如何根據過去的經驗調整其行為和屬性。 環境的構建： ABM中的環境可以是一個靜態的地理空間，也可以是一個動態變化的社會網絡。我們將重點關注網絡環境的構建及其對行動者行為的影響。 ABM的優勢與局限性： 分析ABM在捕捉復雜係統湧現現象方麵的優勢，以及其在模型驗證和參數選擇方麵麵臨的挑戰。 3.2 動力學係統理論（Dynamical Systems Theory） 動力學係統理論提供瞭一個數學框架，用於描述係統狀態隨時間演化的規律。將動力學係統理論應用於人類行為的研究，可以幫助我們理解行為變化的軌跡、穩定態、周期性以及混沌現象。 狀態空間與相空間： 定義描述人類行為狀態的空間，例如觀點分布、情感狀態等。 微分方程與差分方程： 使用數學方程來描述行為狀態的變化率，從而預測係統的未來演化。 定性分析： 識彆係統的穩定點、極限環等，預測行為的長期趨勢。 分岔與突變： 研究係統參數變化時，係統行為發生的非連續性變化，這可以用來解釋社會變革或突發事件的發生。 3.3 統計物理學方法在行為研究中的應用 統計物理學的方法，例如相變理論、濛特卡洛模擬等，也被廣泛應用於分析大規模群體行為的規律。 相變類比： 將社會現象中的群體性轉變（如集體恐慌、意見一緻）類比為物理學中的相變過程，理解其發生的臨界條件。 伊辛模型（Ising Model）及其變種： 經典的自鏇模型，通過模擬個體之間的相互影響來研究群體態的形成，已被廣泛應用於社會動力學研究。 濛特卡洛模擬： 一種數值模擬技術，通過隨機抽樣來逼近復雜係統的統計性質。 第四部分：復雜網絡與人類行為動力學演化模型的融閤 本書的核心價值在於將復雜網絡和人類行為動力學的理論與方法進行深度融閤，構建能夠描述和分析人類行為在網絡環境中演化過程的全新模型。 4.1 網絡結構對行為的影響 信息傳播動力學在網絡中的演化： SIR/SIS模型在復雜網絡上的推廣： 經典的信息傳播模型（易感-感染-康復，易感-感染-易感）如何在不同網絡拓撲結構下，展現齣不同的傳播模式和速度。 社群結構對信息擴散的影響： 社群的邊界如何影響信息的流動，以及社群內部的連接強度如何加速或減緩信息傳播。 關鍵節點在信息傳播中的作用： 如何識彆和利用關鍵節點來最大化或最小化信息的傳播。 意見動態在網絡中的演化： DeGroot模型與Friedkin-Johnsen模型： 經典的模型如何描述個體意見受到鄰居影響而逐漸趨同的過程。 網絡結構與意見極化： 異質性連接、社群分裂如何導緻群體內部意見趨於極端，以及不同觀點之間的“迴聲室效應”。 少數派影響力與多數派從眾： 在不同網絡結構下，少數具有獨特觀點或強大影響力的個體如何改變群體的主流意見。 閤作與信任在網絡中的演化： 囚徒睏境與公共品博弈在網絡中的錶現： 個體如何在網絡中反復與不同鄰居進行博弈，以及網絡結構對閤作策略的演化有何影響。 網絡結構與信任的傳播： 信任如何通過網絡傳遞，以及網絡中的“欺騙者”和“閤作者”如何相互作用。 聲譽係統與網絡互動： 在有聲譽機製的網絡中，個體如何通過互動積纍聲譽，以及聲譽如何影響後續的閤作。 4.2 行為變化對網絡結構的影響 動態網絡模型（Dynamic Network Models）： 邊隨時間增長與衰減： 現實世界的社交關係和互動並非一成不變，本書將討論如何模擬網絡連接的動態生成和移除。 節點加入與離開： 新個體的加入和已有個體的退齣如何改變網絡的整體結構。 行為驅動的網絡重塑： 例如，意見分歧可能導緻個體之間關係的斷裂，形成新的社群；成功的閤作可能加強個體之間的聯係。 網絡演化模型（Network Evolution Models）： 隨機刪除與添加（Random Rewiring）： 模擬節點或邊的隨機變動。 基於行為的連接規則： 例如，傾嚮於與觀點相似的人建立聯係，或避免與衝突過大的人互動。 “富者愈富”與“馬太效應”： 如何解釋網絡中節點連接度的冪律分布，以及這種分布如何影響信息流和影響力。 4.3 綜閤性演化模型 本書將提齣和分析一些結閤瞭網絡結構演化和個體行為動態的綜閤性模型，旨在捕捉人類社會係統的復雜湧現現象。 基於ABM的網絡演化模型： 構建復雜的行動者模型，其中行動者不僅根據網絡結構采取行為，其行為反過來又會影響和重塑網絡連接。 多尺度建模： 探討如何將微觀的個體行為模型與宏觀的網絡結構模型進行耦閤，實現對不同尺度上社會現象的統一解釋。 預測與乾預： 利用構建的演化模型，對社會現象進行預測（如流行病的傳播、謠言的擴散、群體性事件的發生），並探討可能的乾預策略。 第五部分：應用案例與前沿展望 為瞭展示本書理論和方法的實際應用價值，我們將選取幾個典型的人類行為現象作為案例進行深入分析。 5.1 社交網絡中的信息傳播與輿論形成 案例分析：分析社交媒體上熱點事件的傳播路徑，研究群體極化現象的成因，以及假新聞的傳播機製。 模型應用：利用不同網絡模型模擬信息傳播，分析社群結構對信息擴散效率的影響，並探討反謠言策略。 5.2 政治參與與集體行動 案例分析：研究網絡平颱如何促進政治動員，分析不同網絡結構下，個體參與政治活動（如投票、抗議）的動力學。 模型應用：模擬基於網絡激勵的集體行動模型，分析網絡結構對動員效率和閤作穩定性（如“搭便車”問題）的影響。 5.3 經濟行為與市場動態 案例分析：研究消費者之間的口碑傳播如何影響産品銷售，分析金融市場中信息傳播與恐慌性拋售的關聯。 模型應用：構建包含消費者行為和網絡互動的市場模型，分析網絡結構對創新擴散和市場競爭的影響。 5.4 流行病與疾病傳播的社會動力學 案例分析：結閤流行病學和行為科學，分析社會互動模式如何影響疾病的傳播速度和範圍，以及公共衛生乾預措施的效果。 模型應用：利用復雜的網絡模型模擬傳染病的傳播，考慮個體行為（如戴口罩、社交距離）的適應性演化。 5.5 前沿展望與未來研究方嚮 大數據與AI在復雜網絡與行為動力學中的應用： 如何利用海量真實世界數據，通過機器學習和深度學習技術，發現新的網絡結構模式和行為規律。 情感、認知與網絡互動的復雜交互： 深入研究情感和社會認知的微妙作用，如何與網絡結構相互影響，産生更復雜的行為動態。 跨尺度、跨領域的研究整閤： 推動不同學科之間的交叉融閤，建立更通用的理論框架，解釋更廣泛的社會現象。 倫理與治理的考量： 在理解和模擬人類行為演化的同時，如何關注其潛在的倫理問題，以及如何利用這些知識來設計更公平、更可持續的社會。 《復雜網絡與人類行為動力學演化模型》一書，旨在為研究人員、學生以及對人類社會運作機製感興趣的讀者，提供一個係統、深入且富有啓發性的學習平颱。通過本書，讀者將能夠掌握理解和分析復雜網絡中人類行為演化的強大工具，並能夠將其應用於解決現實世界中的各種挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，簡單直接，卻蘊含著一種深刻的洞察力。“復雜網絡”這個概念本身就充滿瞭神秘感，而將其與“人類行為動力學演化模型”相結閤，更是勾勒齣瞭一幅宏大的圖景。我猜想，這本書將是一次關於如何用科學方法理解人類社會運行機製的探索之旅。它可能會深入解析，個體之間的連接如何構成復雜的網絡，以及這些網絡如何在信息、情感、甚至知識的傳播中扮演關鍵角色。而“動力學演化模型”則意味著，書中將不僅僅關注靜態的結構，更會關注係統隨時間的變化過程。它可能會揭示，是什麼因素導緻瞭人類行為模式的改變，群體規範是如何形成的，以及社會變革是如何發生的。我期待書中能有對經典社會學理論的再詮釋，或者提齣一些全新的、基於網絡科學的解釋框架，能夠幫助我們更清晰地認識人類行為的復雜性和動態性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字就像一道引人入勝的謎題，“復雜網絡”與“人類行為動力學演化模型”這兩個詞匯的組閤，讓我充滿瞭好奇。我一直認為，人類社會本身就是一個極其復雜的係統，充滿瞭各種互動和反饋。而“復雜網絡”理論的齣現，似乎為我們理解這種復雜性提供瞭一個全新的框架。我猜想，書中會運用圖論、統計物理等工具，來分析個體之間的連接方式、信息傳遞的路徑，以及這些連接和傳遞如何影響著群體行為的演變。特彆是“動力學演化模型”這個部分，我非常感興趣。這意味著書中不會僅僅停留在靜態的描述，而是會關注事物如何隨時間發展、變化，以及是什麼因素驅動瞭這種變化。例如，在群體中，一個微小的初始差異如何可能導緻截然不同的發展結果？一個新思想或新趨勢是如何在網絡中擴散並最終影響整個群體的？這本書的齣現，無疑為我理解這些深刻的社會現象提供瞭潛在的理論支撐。

評分☆☆☆☆☆

初次看到這本書的書名，我腦海中立刻浮現齣的是一張張錯綜復雜的網狀圖，連接著一個個離散的節點，這便是“復雜網絡”的直觀意象。而“人類行為動力學演化模型”則將這一抽象概念具象化，指嚮瞭我們個體和社會群體在時間維度上的變化軌跡。我迫切地想知道，作者是如何將這些看似毫不相關的領域融會貫通的。這本書的定位似乎非常前沿，它可能不僅僅是描述現象，更重要的是揭示現象背後的生成機製和發展規律。我設想書中會探討諸如群體決策的湧現、意見領袖的形成、信息傳播的擴散模式，甚至是流行病或謠言在社交網絡中的傳播路徑。這些問題都與我們日常生活息息相關，如果書中能夠提供一些理論模型和計算方法來解釋這些現象，那將是非常有價值的。我希望這本書能帶來一些令人耳目一新的觀點，挑戰我原有的認知，讓我看到一個更具係統性和動態性的人類行為圖景。

評分☆☆☆☆☆

光是這本書的書名，就足夠讓人眼前一亮，特彆是“復雜網絡”和“人類行為動力學演化模型”這兩個詞的碰撞。我一直對那些潛藏在日常互動背後的數學原理和模型很著迷，而這本書似乎恰恰觸及瞭這一點。我想象中，書中會深入探討各種類型的網絡結構，比如無標度網絡、小世界網絡等等，並分析它們在人類社會中的體現。更重要的是，它會如何解釋這些網絡結構如何塑造和影響著人類的行為模式。比如，我們在社交網絡上的互動，我們對信息的接收和傳遞，甚至我們如何形成觀點和作齣決策，這些是否都能用復雜的動力學模型來解釋？我特彆期待書中能夠提供一些具體的案例研究，將抽象的理論模型與現實世界中的人類行為現象緊密聯係起來。這本書的名字讓我覺得它很有可能為我們理解群體心理、社會變遷、乃至人類文明的發展提供一套全新的分析工具。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字聽起來就非常吸引人，感覺像是打開瞭一個全新的視角來看待我們周圍的世界。我一直對那些隱藏在看似混亂錶象下的秩序很感興趣，而“復雜網絡”這個詞語本身就充滿瞭探索未知的魅力。人類行為的動力學，這更是直指人心的問題瞭，我們每天的互動、決策、群體的形成，背後一定有其深刻的規律和演變過程。我很好奇書中會如何將這兩個概念巧妙地結閤起來，用數學的嚴謹和科學的邏輯去剖析人類社會現象。比如，社交網絡的發展，信息的傳播，甚至是群體情緒的蔓延，這些在現代社會中屢見不鮮的現象，是否都能在復雜網絡的模型中找到解釋？我特彆期待書中能給齣一些生動有趣的案例，能夠讓我這種非專業讀者也能輕鬆理解其中的奧秘。會不會涉及到一些大傢耳熟能詳的社會學實驗，或者是一些宏觀經濟模型的演變？這本書的名字讓我覺得它不僅僅是一本學術著作，更像是一把鑰匙，能夠幫助我們理解更深層次的社會運行機製。

評分☆☆☆☆☆

還不錯，有代碼，就是有點簡略

評分☆☆☆☆☆

非常好，超乎想象，值得購買。

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隻是作為以後要用到的資料保存吧

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在京東買書怎麼這麼貴呢？暫且看看吧

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還不錯的。不錯。工具用書。

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評分☆☆☆☆☆

快到春節瞭，服務依然給力。