随着大规模数据的不断生成及人工智能水平的快速发展，众多基础学科理论均得到了快速的发展。其中统计学方法和数学建模方法在众多领域中的推广应用速度较为迅猛。在这些推广应用过程中可解性更强的通用人工智能方法的研究备受学者们的关注。本专著中我们将提出基于不同视角下的评价与决策理论、大规模数据的降维、评价与深层次挖掘理论和复杂的回归分析与判别分析理论，并提供相关模型的精确与近似求解算法，同时提供模拟或实际的案例。

中指研究院编纂出版《中国房地产行业统计年鉴》多年来，首次将物业管理行业独立分析，出版《中国物业管理行业统计年鉴2024》。本书基于对全国数据监测站和企业公开信息收集数据、分析研究，总结2023-24年物业管理行业发展情况。全书包含数据篇、政策篇、报告篇三部分，其中数据篇包含物业行业数据、企业数据、宏观数据和房地产开发数据，政策篇梳理了2023年物业管理和相关政策，报告篇由九篇主题报告和十篇专题报告组成，涵盖百强物业企业、物业服务价格指数、物业服务满意度、各城市案例等多个方面。《中国物业管理行业统计年鉴2024》为行业提供了目前仍少有的、能够全面客观地研究物业管理行业与市场的辅助工具，帮助行业从业者、研究人员及相关决策者更好地了解物业管理行业的现状及发展趋势。

各类生产要素（主要劳动力、资本、R&D人员和R&D资本等）作为生产力的代表，是保障创新型国家战略顺利实施，支撑中国科技竞争力提升的重要战略资源。近年来，伴随着户籍制度的松动以及互联网金融技术的迅猛发展，要素在区际间的流动规模逐步扩大。要素的区际流动有利于优化创新资源在区域空间的合理配置，加速区域创新合作网络的形成，进而也有利于推动社会技术的进步和生产率的提升。然而，要素的流动并非只有积极的影响，比如，在长期内，要素的大规模流动会使人们就业保障感和获取稳定收益的安全感显著降低，而适度的就业保障感和获益稳定感对生产率增长有正向的贡献。那么，要素在区际间的流动究竟会对我国区域创新发展产生怎样的影响呢？该议题的分析有益于我国要素区际流动政策和区域创新发展政策的进一步优化，并为我国建成社会主义现代化强国提供有益参考。本书聚焦于要素的区际流动这一的问题，主要考察其对我国经济发展以及区域创新发展的影响。以期通过本研究，为要素的合理流动，从而促进资源的优化配置以及加快建成创新型国家提供理论依据和政策参考。

本书以数字经济国内外发展为背景，提出了数字经济发展与当前税收制度的矛盾和冲突，比较了世界各国在数字经济发展的不同阶段，对数字经济给予的不同税收政策规定。剖析了各国税收政策规定的本质实际上是保护本国数字经济发展的利益。在OECD/G20国际税收体系重塑的“双支柱”方案达成，即将于2024年落地实施的背景下，分析北京税收支持政策对数字经济作用的力度、时长和可能的效果。并结合国内各省区市运用税收优惠政策对数字经济的支持政策的实践和做法，提出北京要建立世界数字经济标杆城市，除了需要税收支持政策之外，还需要其他的支持数字经济发展的生态，以共同促进数字经济的发展。

这是一本帮你度过人生迷茫期、找到生活动力和生活目标的书。从医八十余年，格莱迪斯博士坚信，真正的健康不仅关乎身体疾病的治愈，还关乎找到自我并实现生命的价值。40岁抗癌成功；70岁离婚，进一步经营自己的事业；87岁，前往阿富汗参与改善农村地区产妇健康状况的项目；90岁再次抗癌成功；102岁仍然保有梦想，制订了十年计划。书中，格莱迪斯讲述了自己一个世纪以来的生活智慧，向读者分享在任何年纪都能健康、有活力、有目标地生活依赖六个“秘诀”，每一个秘诀后都附有自助练习供读者实践。如果你正在遭受焦虑、无意义感、情感创伤等问题的困扰，本书可以带你发现症结所在，发掘天赋、生命力、生活目标。

本书首先基于空间隐喻和恐惧管理理论，深入探讨了上下意象图式对消费者的文化混搭态度的影响、作用机制及其边界条件。研究结果表明，文化符号的相对位置会影响消费者对文化混搭的态度，当采用“外国文化-母国文化” （即外国文化在上母国文化在下）的混搭策略时，消费者对文化混搭的评价会明显低于采用“母国文化—外国文化”（即母国文化在上外国文化在下）的混搭策略时，其中，感知文化威胁起着中介作用，然而，当个体表现出低支配性特质、混搭的文化符号的文化象征水平低以及处于上方的文化符号明显小于下方时，该效应将会消失。而后，本书又基于解释水平理论，深入探讨了品牌犯错情境下，文化混搭对于消费者的宽恕意愿的影响、作用机制及其边界条件。研究结果发现，当全球品牌犯错时，文化混搭有助于缓解消费者的负面品牌态度，其中，感知心理距离起着中介作用，然而，只有当品牌犯的是能力错误时该效应才会存在。

本书基于消费者视角，以微信公众号为例，对自媒体的品牌社交与影响力的关系进行研究。本书在借鉴国内外研究成果的基础上，将社会学中公域和私域的分类引入到自媒体品牌营销领域，将传播学中多渠道传播的思想融入自媒体品牌传播领域，指出自媒体的品牌社交是以品牌个性为基础，以打造自媒体品牌为目的，通过满足消费者对品牌的信任，提高自媒体的传播力、忠诚度和盈利能力，进而提升品牌影响力的行为过程。因此，本项研究以使用与满足理论为理论基础，构建了品牌社交对品牌影响力作用的结构模型，并分析其作用路径。 本书运用了“理论研究—模型构建—实证研究”的规范方法，主要探讨了五大核心问题：自媒体的品牌特征和社交特征、品牌社交的维度、品牌影响力的维度、品牌社交对品牌影响力的作用机制、“品牌社交-品牌信任-品牌影响力”的模型构建以及模型验证。针对上述研究重点，本书运用了文献研究法、扎根理论研究法、问卷调查法和实证检验等方法进行研究。

2024年，中国房地产市场依然处于深度调整阶段。中指研究院根据国家统计局及相关机构、各地各类型房地产公司发布的有关信息，结合二十多年房地产数据建设经验和扎实的行业研究能力，对2023-2024年房地产相关数据进行分析，推出《中国房地产行业统计年鉴2024》。《中国房地产行业统计年鉴2024》包括“土地篇”“住宅市场篇”“企业篇”“政策篇”“报告篇”五个部分，数据丰富，采集过程科学合理，为全面客观反应房地产行业现状，为从业人员和决策者提供辅助和参考，是一部对房地产相关人士极有帮助作用的工具书。

2004年，海闻拿着100万元的启动资金，在深圳创办了北京大学汇丰商学院。短短20年，学院已迅速成长为国际知名的一流商学院。从争取全日制硕士招生资格，到在国内率先采用“双硕士”培养模式；从获得汇丰银行冠名捐赠，到树立“商界军校”品牌；从设立北大首个海外校区，到聘请诺奖得主来院成立研究所……一次又一次地开拓创新，起于“远见”，成于“坚卓”。《攀峰之路：“商界军校”二十年》记录了创院院长海闻带领团队南国筑梦的创业故事，反映了过去20年中国高等教育改革和商学教育发展的历史进程。在书中，读者不仅可以了解到扣人心弦的商学院故事，还可以领悟到深植其中的企业家精神，并收获一份足以穿越时空、跨越行业、超越自我的智慧与力量。

本书结合机器学习和运营管理的理论、方法等基本知识，以新零售背景下的产品推荐和运营决策为研究对象，运用文本挖掘、神经网络、博弈理论、优化理论、消费者行为理论，构建了结合机器学习和运筹优化的数据驱动模型，基于群体及个人层面的行为变化，以解决新零售环境下考虑运营策略的线上产品推荐、线下产品组合优化、产品定价等问题。本书运用超图理论，整合不同渠道的消费者行为特征，构建了全渠道融合的消费者需求预测模型；针对线上渠道和线下渠道的相互影响机制，基于消费者效用理论，解决全渠道协调的在线零售商和实体零售商的产品展示推荐问题；基于博弈论，预测消费者因为退货行为而影响的购买意愿，考虑网络零售商和实体零售商相互协同的产品组合优化和产品定价联合优化问题；考虑消费者偏好的跨平台异质特征，运用文本挖掘，从微观用户角度研究不同平台在产品和服务上的替代性和互补性。旨在为新零售企业实施数字化智能推荐业务提供理论基础和实践指导。个性化推荐是电子商务企业提升用户体验、缓解信息过载问题、满足消费者个性化需求的核心工具。现有推荐方法主要关注不同购物阶段消费者行为信息的识别与挖掘，忽略了对消费者购买全过程行为之间关联性的刻画。为了充分利用消费者在购物过程中留下的全过程行为数据，全面了解消费者的兴趣变化，从而更好地预测消费者未来的购买意愿，同时为零售企业运营决策提供支持，本书针对消费者购前行为（在线搜索）、购买行为（购买渠道转换行为和购买产品信息）和购后行为（发布产品评论和退货行为）之间的交互影响展开了相关研究，并在推荐系统和零售商运营决策过程中考虑消费者行为的影响。 第一部分针对现有推荐技术方法中存在的不足，即侧重从用户—商品矩阵或购买后的在线评论中学习用户偏好，忽略了用户在购买前通过搜索查询、了解产品信息过程中的交互特征，并有针对性地开发了一套主题增强的超图神经网络框架，通过将消费者在线查询中嵌入的潜在主题与点击、购买和在线评论行为联系起来，从而预测用户的购买意愿，旨在挖掘用户在线查询交互图中存在的连接信息。同时，为了通过融合主题信息降低文本噪声词的影响，该部分将主题分布与卷积嵌入相结合，用以更好地表示每个用户和项目融合后的表征向量可以弥补传统卷积神经网络中主题信息的不足。通过对现实世界数据集的广泛实验与评估，所提出的超图神经网络框架提高了推荐物品的新颖性和准确性。从管理角度来看，向消费者推荐多样化、新颖的商品，可以提高用户的满意度，降低消费者的搜索成本，有利于电子商务企业的可持续发展。 第二部分研究了全渠道环境下零售商在考虑消费者存在退货行为时的产品定价和组合决策。该部分考虑了竞争性市场的结构因素，包括两家零售商通过线上和线下渠道销售4种产品。零售商充当产品组合策略和定价策略的决策者。消费者对每种产品的横向适应度是异质的，在面对欺骗性产品时，其退货概率是共同的。消费者决定是通过实体店还是网店购买，还是从零售商处购买，不仅取决于竞争零售商的产品组合策略，还取决于消费者在产品退货时面临的退货成本。研究结果表明，在线产品退货成本在设计零售商的最优定价策略和产品组合策略中发挥着重要作用。具体而言，通过网络渠道销售的产品最优价格会随着退货成本的升高而先升后降；通过线下销售的产品的最优价格总是随着在线产品退货成本的升高而升高。同时，无论卖家选择什么样的投放策略，双方的最优利润都随着在线产品的退货成本升高而先递减、后递增。本书还通过考虑卖家的退货成本和消费者的错配成本描绘二维市场的结构，从而研究跨渠道购物平台下的最优销售策略。本书承蒙国家自然科学基金项目“消费者行为数据驱动的新零售企业线上线下融合的推荐机制研究”（项目号：72101031）资助，在此深表感谢。同时，由衷地感谢科学技术文献出版社在本书编辑和出版过程中所做的各项工作。由于作者水平有限，本书还存在诸多的不足之处，恳请广大读者批评指正。 数据驱动的个性化推荐与运营决策联合优化研究