尹秋菊，管理学博士，副教授、博士生导师。2003年北京理工大学博士毕业后留校任教。曾在美国卡耐基梅隆大学、英国曼彻斯特大学、澳大利亚昆士兰理工大学做访问学者。
长期从事管理科学与工程领域的研究工作，研究领域包括在线健康管理、电子商务、社会网络分析等。先后主持国家自然科学基金、北京市自然科学基金、北京市社会科学基金、中国工程科技知识中心建设项目、国家互联网信息办公室课题等重要科研课题10余项。
在国内外重要学术期刊发表论文30余篇，其中SCI/SSCI/EI收录论文10余篇；译著教材2部。
主讲“管理信息系统”(全英文)、“系统分析与设计”“电子商务”“企业资源计划”等课程。

第1章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 以“客户”为中心的客户关系管理理念的发展
1.1.2 客户真实需求信息的不易获得
1.1.3 交易双方既合作又相互影响
1.1.4 电子商务环境下产品价格离散依然存在
1.2 企业/客户行为分析相关文献综述
1.2.1 国外相关文献综述
1.2.2 国内相关文献综述
1.2.3 研究空白点
1.3 电子商务市场价格离散相关文献综述
1.3.1 国外相关文献综述
1.3.2 国内相关文献综述
1.3.3 研究空白点
1.4 研究问题
1.5 本书结构
1.5.1 第一部分总体介绍
1.5.2 第二部分企业—客户交易行为研究
1.5.3 第三部分交易过程中产品价格问题研究
1.6 研究方法
第2章 相关理论、方法与工具
2.1 博弈论
2.1.1 博弈论概述
2.1.2 不完全信息动态博弈及海萨尼转换
2.1.3 信号博弈及贝叶斯均衡
2.2 复杂适应系统
2.2.1 复杂适应系统的基本思想
2.2.2 复杂适应系统中的主体
2.2.3 基于主体的建模
2.3 计算机仿真工具
2.3.1 Repast平台
2.3.2 NetLogo平台
2.4 BP神经网络
2.4.1 人工神经网络
2.4.2 BP神经网络结构
2.4.3 BP神经网络算法原理
第3章 企业—客户信号博弈模型的建立和分析
3.1 企业—客户信息体系结构研究
3.1.1 企业—客户信息通信模型
3.1.2 企业—客户信息传递的道德风险性
3.1.3 企业—客户信息体系结构的建立
3.1.4 企业—客户信息循环圈的生成
3.2 博弈在客户关系管理中的应用
3.2.1 客户关系管理中的博弈
3.2.2 基于信号博弈的客户关系管理系统交互模型
3.2.3 基于信号博弈的客户关系管理系统总体框架模型
3.2.4 客户关系管理系统中的博弈分析及相关技术
3.3 企业—客户博弈问题的描述
3.3.1 企业—客户扩展式博弈过程的描述
3.3.2 一个企业—客户简单信号博弈模型
3.4 企业—客户信号博弈模型的建立
3.4.1 经济活动中的效用函数
3.4.2 效用的界定
3.4.3 企业—客户信号博弈模型
3.5 企业—客户信号博弈模型的均衡解
3.5.1 交易后互动期内双方决策
3.5.2 交易完成期内双方决策
3.5.3 交易前准备期内双方决策
3.6 本章小结
3.6.1 研究成果及创新点I
3.6.2 未来研究方向
第4章 基于企业—客户信号的遗传算法构造及实现
4.1 博弈论与遗传算法的结合
4.1.1 遗传算法的进化策略
4.1.2 博弈论与遗传算法相结合的依据
4.2 基于企业—客户信号的遗传算法的提出
4.2.1 编码方案的确定
4.2.2 适应度函数的建立
4.2.3 遗传算子的设计
4.2.4 控制参数的选取
4.3 基于企业—客户信号的遗传算法的实现
4.3.1 算法过程描述
4.3.2 算法过程程序实现
4.3.3 优化运行结果
4.3.4 运行结果分析
4.4 企业—客户信号博弈算法及遗传算法的比较研究
4.4.1 最优解和均衡解的比较
4.4.2 两种解差异产生的原因
4.4.3 两种解所反映问题的实质
4.5 实证研究
4.5.1 公司背景
4.5.2 数据需求
4.5.3 数据流程
4.5.4 算法验证
4.5.5 实证总结
4.6 本章小结
4.6.1 研究成果及创新点
4.6.2 未来研究方向
第5章 企业和客户行为仿真及类型识别
5.1 基于多主体的企业和客户行为仿真
5.1.1 基于多主体的仿真模型设计
5.1.2 基于多主体的仿真实现
5.1.3 仿真运行结果
5.1.4 仿真均衡行为信号水平
5.1.5 仿真结果分析
5.2 基于BP神经网络的企业和客户类型识别
5.2.1 数据的获取和预处理
5.2.2 BP神经网络模型构建
5.2.3 训练参数选择
5.2.4 不同隐含层神经元个数的训练结果对比
5.2.5 神经网络分类结果分析
5.3 实例分析
5.3.1 实例背景介绍
5.3.2 企业定价实例验证
5.3.3 客户购买数量实例验证
5.4 基于信号博弈的商务决策支持平台
5.4.1 基于信号博弈的商务决策支持平台架构
5.4.2 原型系统——企业与客户信号博弈商务平台
5.4.3 BP神经网络模型训练模块
5.4.4 客户类型识别模块
5.4.5 平台程序结构说明及运行环境
5.5 本章小结
5.5.1 研究成果及创新点
5.5.2 未来研究方向
第6章 电子商务市场价格离散问题研究
6.1 电子商务市场分析
6.1.1 电子商务市场业务流程分析
6.1.2 电子商务市场价格离散现象
6.1.3 电子商务市场价格离散影响因子分析
6.2 电子商务市场价格离散演化模型的建立
6.2.1 电子商务市场价格离散演化模型原理
6.2.2 商家行为分析
6.2.3 消费者行为分析
6.2.4 主体间交互行为分析
6.3 电子商务市场价格离散演化模型仿真设计
6.3.1 仿真体系结构设计
6.3.2 商家属性与行为设计
6.3.3 消费者属性与行为设计
6.3.4 主

本书包括两个相关的主题，即交易双方行为机理研究及类型判断，以及电子商务交易过程中产品价格机理。第一个主题关注企业和客户之间交互的信息如何为双方下一步的行动提供决策支持，建立了企业－客户信号博弈模型，利用逆推归纳法求出了模型的贝叶斯均衡解，并利用遗传算法得到了模型的最优解。对两种方法进行比较，得出了市场均衡配置和最优配置之间的差距，为提升市场管理效率提供参考。在此基础上，将企业和客户视为具有有限理性和学习能力的主体（agent），研究双方根据自身效用最大化原则对行为信号的选择调整过程，并根据所观察到的双方行为信号判断企业和客户的真实类型，开发了基于信号博弈的商务决策支持平台。第二个主题研究了C2C市场价格离散现象，构建了C2C市场价格离散演化模型，对价格离散演化模型进行计算机仿真，探索不同市场参数对价格离散的影响。