李永立，1985年生，东北大学工商管理学院副教授、硕士生导师。本科毕业于复旦大学经济学院，硕士毕业于中国航天系统科学与工程研究院，博士毕业于哈尔滨工业大学管理学院，2015年4月以“引进人才”的身份全职进入东北大学工作。近年来致力于以网络分析方法为依托发展决策模型和决策方法，在这一方向上，近三年以第1作者的身份在European Journal of Operational Research， Information Processing &Management， IEEE Transactions on Systems，Man and Cybernetics： Systems， Journal of Informetrics， Management Decision等SCI或SSCI检索的刊物上发表论文近20篇，以及在《管理科学学报》《系统工程理论与实践》等国家自然科学基金委员会管理学部推荐刊物上发表论文10余篇。另外，拥有该研究领域的一项授权发明专利，担任European Journal of Operational Research， Scientometrics，《管理科学学报》和《系统工程理论与实践》等20余本国内外管理类刊物的匿名审稿人，同时是国家自然科学基金委员会管理学部的函评专家。截至2017年4月，主持国家自然科学基金青年项目1项，中国博士后基金一等资助项目1项，省部级课题4项，横向课题2项。

　　《网络分析视角下的决策模型与决策方法研究》立足于网络分析的视角，提炼了用于建立新的决策模型与决策方法的三个创新性研究思想，分别为“整体分析的思想”、“建立网络的思想”和“寻找中间状态的思想”。依托于提炼的三个思想，进一步从网络的有机组成部分“点”、“边”和“结构”出发给出了著者已发表的六个具体研究示例，用以展现以上思想在发展决策模型和决策方法时的启发意义，以期为未来很多新模型和新方法的提出起到“抛砖引玉”的作用。本专著适用于管理科学与工程学科的科研工作者和研究生作为科研相关的参考书，也可用于管理类本科生和研究生方法导论课的讨论教材。

　　《网络分析视角下的决策模型与决策方法研究》：
　　但是，本章应用了网络整体威望（定义可参见本章（定义2—1））来定义网络的整体影响力，该定义建立在Katz—Bonacich节点中心性定义的基础上，这与以上列举的文献是不同的，关于选择这一定义的合理性讨论，将在本章的第二节进行阐述，其二，在这一指标的基础上，本章提出的新方法还引入了两类参数用于节点重要性的评价。其中一类参数（标记为αi（i=1，2，…，n））是一类外生参量，用于反映节点独立于网络结构的自身特征，比如人的性别、年龄，文章的长度、内容等：另一类参数（标记为β）反映网络自身的特征，其含义与Katz—Bonacich节点中心性中的参数含义一样，度量了节点间相互影响力随着路径长度递减的程度。关于两类参数的详尽讨论及其功能特征，可参见本章的（定义2—1）以及第网节的内容。注意到多参数的模型往往有着较好的灵活性和较强的解释力，其已在自然科学的很多领域被应用，比如Chawla（2010）等将其应用于经济数学模型的研究，以及Jurgenson和Willemson（2008）将其应用于计算机科学的研究等。由于多参数的模型提供了参数选择的空间，其也可被视为一个开放的框架，决策者可以根据自身的偏好特征和应用需求，在了解参数功能的基础上，选择个性化的参数值，其将有助于以人为本的“个性化”决策方法的应用。本章将在第四节给出应用本模型的一个“个性化决策”的实例。
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第一章 导论
第一节 研究背景及研究的目的和意义
一、研究背景
二、研究目的
三、研究意义
第二节 国内外相关研究的发展概况及评述
一、与网络中“点”相关的决策方法的发展概况及评述
二、与网络中“边”相关的决策方法的发展概况及评述
三、与网络中“结构”相关的决策方法的发展概况及评述
第三节 本书的主要研究内容
一、整体分析的思想
二、建立网络的思想
三、寻找中间状态的思想

第二章 网络点分析视角下的多参数评价模型
第一节 引言
第二节 多参数评价模型的提出
一、模型构建
二、模型求解
三、模型算例及对比分析
第三节 挖掘合意的合作者：评价模型的扩展应用
一、既有节点找寻合作者的模型
二、新到节点找寻合作者的模型
三、验证估算方法准确性的一个算例
第四节 两类参数的功能验证
一、参数a的含义及功能：先验信息的意义
二、参数β的含义及功能：调控解的稳定性
第五节 方法的综合应用
第六节 研究结论及进一步的研究方向
第七节 本章小结

第三章 网络点分析视角下的相似性评价模型
第一节 引言
第二节 评价节点相似性的方法简述
第三节 相似性评价模型及其算法
第四节 算例
第五节 基于仿真分析的模型验证
一、给定社团结构的仿真验证
二、给定节点属性的仿真验证
第六节 模型应用
第七节 研究结论及进一步的研究方向
第八节 本章小结

第四章 网络边分析视角下的多属性评价模型
第一节 引言
第二节 研究背景
一、层次分析方法（AHP）简介
二、维度缩减技术（DRTs）简介
第三节 评价模型的建立
一、问题提出与问题描述
二、被评分物品间社会网络的建立
三、模型的数学表达
四、模型的相关性质
五、对模型的评述及其方法论意义
第四节 模型的求解
一、基于最优化原理的求解思想
二、算法步骤及其复杂度分析
第五节 模型的验证与应用
一、基于模拟数据的实证分析
二、在真实数据中的应用
第六节 研究结论及进一步的研究方向
第七节 本章小结

第五章 网络边分析视角下的挖掘短信种子用户的决策模型
第一节 引言
第二节 树形网络模型的建立
一、种子短信的特征及树形网络模型
二、判别短信种子用户的评价模型及其性质
三、应用决策模型的一个简单算例
第三节 建立树形网络模型的相关算法
一、基于密度聚类算法识别并度量“群发”特征
二、基于递归搜索算法识别并度量“转发”特征
三、算法正确性的论证
四、建立的树形网络模型的特征
第四节 实证分析
一、数据来源及样本
二、实证步骤
三、实证结果与分析
第五节 研究结论及进一步的研究方向
第六节 本章小结

第六章 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
第一节 引言
第二节 决策理论模型的构建
一、消费者的效用函数
二、完全垄断者的不同认知水平
三、两阶段网络博弈
第三节 模型求解
第四节 模型的相关结论
一、针对网络结构的分析
二、完全垄断者的福利分析
三、全体消费者的福利分析
第五节 研究结论及进一步的研究方向
第六节 本章小结

第七章 从网络结构分析视角探索网络演化规律的决策理论模型
第一节 引言
第二节 相关模型概述
一、指数随机图模型
二、策略网络形成模型
第三节 基于策略网络形成模型的决策理论模型框架
一、效用函数
二、博弈设计
三、估计策略
四、模型验证与模型应用
第四节 基于仿真分析的模型验证
第五节 应用实例
第六节 研究结论及进一步的研究方向
第七节 本章小结

结束语
参考文献