引 论
1.本书的研究目的及内容简介
2.复杂网络概述
3.复杂网络与社会网的关系
4.复杂网络基本概念
上篇集群演进
章集群基本问题界定
1.1集群的定义
1.2集群的特点
1.3集群的分类
第二章集群文献综述
2.1集群区位
2.2集聚效应
2.2.1知识信息外溢
2.2.2弹性专精
2.2.3 网络结构
2.2.4集群内企业竞争优势
2.3集群演进
第三章集群演进：一个复杂适应性系统的自组织进程
3.1集群：一个复杂适应性系统（CAS）
3.1.1 CAS基本含义
3.1.2 CAS主要特点
3.1.3集群的系统特征
3.2集群自组织的主要特征
3.2.1环境设计
3.2.2正反馈机制
3.2.3边界约束
3.2.4不确定性结果
3.3案例研究：东莞PC集群自组织过程
3.3.1环境设计
3.3.2正反馈机制
3.3.3边界约束
3.3.4不确定性结果
3.4案例研究结论
3.4.1集群自组织的共同演进框架
3.4.2对正反馈机制的进一步探讨
第四章集群自组织的复杂网络仿真模拟
4.1集群：一个复杂网络
4.2集群自组织的复杂网络分析框架
4.2.1 组织间连接类型
4.2.2相关统计指标
4.3集群自组织模型
4.3.1模型基本假设
4.3.2具体模型
4.4模型仿真模拟
4.4.1仿真结果
4.4.2仿真结果的现实解释
第五章集群自组织的实证研究
5.1研究对象选择
5.1.1集群实证研究方法比较
5.1.2选择标准
5.1.3集群背景
5.2实证数据采集
5.2.1数据类型选择
5.2.2量表设计和数据采集
5.3集群自组织过程仿真模拟
5.3.1模型选择
5.3.2仿真结果
5.4实证研究结论
5.4.1仿真结果与实际数据对比
5.4.2集群自组织过程：统计指标的解释
5.4.3核心网研究
5.5实证研究对集群治理的启示
5.5.1集群网络的主要问题
5.5.2集群网络治理
下篇创新扩散
第六章创新扩散简介
6.1创新扩散的定义
6.2创新扩散的分类
6.3创新扩散的影响因素
第七章创新扩散模型文献综述
7.1宏观总体速度模型
7.1.1 Bass模型之前的创新扩散模型
7.1.2 Bass模型
7.1.3 Bass模型的扩展
7.2微观个体决策模型
7.2.1动力学模型
7.2.2渗流模型
7.2.3元胞自动机模型
7.2.4多Agent模型
7.2.5阈值模型
第八章基于复杂网络的创新扩散模型分析框架
8.1复杂网络：有向加权网
8.1.1有向网络和有向加权网络
8.1.2有向加权网络上的统计指标
8.2基于复杂网络的微观个体决策分析框架
8.2.1技术或产品特征
8.2.2 网络结构
8.2.3行为选择
8.3基于复杂网络的随机阈值模型分析框架
8.3.1基本模型
8.3.2模型解释
8.4随机阈值模型的应用
第九章新产品扩散中的随机阈值模型分析
9.1新产品扩散中网络结构分析
9.1.1 大众传媒网
9.1.2亲缘网
9.2参数设计
9.3新产品扩散的正反馈效应
9.3.1权重参数对扩散程度的影响分析
9.3.2新产品扩散的正反馈效应
9.4新产品扩散的初值敏感性
9.5模型仿真
9.5.1对初始采用者比例的敏感性分析
9.5.2对初始采用者位置的敏感性分析
9.5.3对消费者初始评价的差异性分析
9.6两个竞争性产品扩散
9.6.1影响因素分析
9.6.2模型参数确定
9.6.3进入时间分析
9.6.4转换成本分析
第十章新技术扩散中的随机阈值模型分析
10.1网络结构
10.1.1销售网络M
10.1.2企业信息网络
10.2核心参数的影响分析
10.2.1核心参数设计
10.2.2权重参数对专用型技术扩散的影响分析
10.2.3权重参数对通用型技术扩散的影响分析
10.3新技术扩散的稳定性和脆弱性分析
10.3.1复杂网络中稳定性和脆弱性的一般含义
10.3.2新技术扩散中稳定性和脆弱性的具体含义
10.3.3 专用型技术扩散：稳定性和脆弱性
10.3.4通用型技术扩散：稳定性和脆弱性
10.3.5专用型与通用型技术扩散比较
参考文献
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