李楷

在竞争日益激烈的当下，互联网企业的发展不再是某一个公司的单独行为，所有企业的发展都嵌于一个宽泛的社会网络之中，社会网络能为企业的发展提供最初资本的获取，以及所需的外部资源和合作的好处。本文结合社会网络知识，提出运用聚类算法分析中国互联网企业网络的框架；揭示互联网企业不断发展壮大的过程，是一个伴随着不断开展的投融资，不断趋向成为网络核心节点的过程。

通过分析互联网企业的社会网络特点，便于我们寻找出影响互联网企业生存与发展的原因与要素。最后，本文总结得出对互联网企业发展过程中的一些建议。

一、引言

巨头们纷纷涉猎互联网各个方向乃至其他领域，目的不单纯是为了扩大自身规模，其内在原因是随着技术不断发展，企业要想保持长盛不衰，一方面要不断地进行产品迭代更新，另一方面要进行商业模式的创新。

然而新产品研发的时间和经济成本都比较可观，投放到市场的成功机率又很低，因此企业内部投资的风险很大，对于这些拥有庞大现金流的互联网巨头企业来说，投资并购模式则是更优的选择。

二、基于社会网络分析理论的投资并购网络分析

社会网络即可简单地称为社会关系所构成的结构。借助社会网络分析可以找出整合不同领域资源的跨界企业，并说明其在社会网络中拥有独特地位的事实。社会网络分析中，主要分为整体网络结构特征和网络个体特征两部分。

社会网络分析中，一个企业的聚类系数是指与该企业直接相连的节点构成网络的密度，网络的聚类系数即所有节点聚类系数的平均值。网络密度越大、平均最短路径长度越小、聚类系数越大说明网络的凝聚性越强，则该网络具有显著的小世界特性。

“结构洞”理论指出，如果两者之間缺少直接的联系，而必须通过第三者才能形成联系，那么行动的第三者就在关系网络中占据了一个结构洞。

企业在合作网络中的影响力越大，代表与其直接合作的企业越多，对潜在合作者的吸引力越大，同时基于用户需求的不断变化和自身能力的有限性，新进企业只要试图与这些企业建立稳定的合作关系，就能从中受益。处于结构洞位置的企业往往占据着大量的资源，并且控制着资源的流动，想与其开展合作的企业必须满足这些企业的标准和原则。

三、使用聚类算法分析互联网企业网络中具有“结构洞”地位的节点企业

经典的k-means聚类算法使用第二范数度量对象之间的相似度，即每个属性的欧几里德距离之和，该值越小，对象越相似：dist（m一冬石

本文引入带特征权重的K-means聚类算法作为以平均路径度量的社会网络节点聚类系数对应的数据处理技术方法。dist（m，n） =厨蕊

在聚类时，将总权重设为1，为特征权重，是该属性值在欧式空间上成比例的拉伸放大和缩小，衡量特征属性的重要程度，该值越大说明贡献度越大。把该公式替换掉k-means算法中的相似度公式，然后依然将各簇的簇内各节点同中心点的距离之和再求和，作为损失函数。

在聚类之后可以采取求每个簇内各节点之间的距离之和后取平均的做法，距离越近，表示两个节点间具有强联系。

图1为本文对中国互联网企业投资并购数据进行聚类算法中一些属性特征的举例，其中离散型变量如每一类中的子项属性，在数据预处理中具体用0、I对应表示不符合、符合该项特征。

总结：本节提出需要进行聚类分析的步骤如下

（1）按属性录入数据，k-means算法对距离敏感，由于属性单位不同，故执行数据归一化操作；

（2）执行聚类，将结果分类染色；根据融资额度的数据大小，调整绘图中的圆点大小；

（3）在完成上述步骤后，再根据企业之间的合作关系情况，将存在合作关系的企业用曲实线连接；该步骤可以将分属于不同阵营但是存在联系的节点表示出来；

（4）将分属于不同阵营但是存在联系的节点，即处于“结构洞”位置的跨界节点标识出来。

聚类结果中的各类之间起到连接作用的节点往往表示企业间的合作交流关系，或者是代表了企业在技术、产品或者服务等方面比较跨界，同时拥有两个类的特征，因此这些公司值得关注。

本文结合社会网络知识，提出运用聚类算法分析中国互联网企业网络的框架，得到了以下观点：（1）企业所加入的社会网络越大，该企业就越能获得资源，发展也就会好；（2）从事跨界和整合不同领域资源的企业，在社会网络中拥有类似“结构洞”的地位。（3）互联网企业不断发展壮大，尤其是伴随着不断开展投融资的过程，是不断趋向成为网络核心节点的过程。趋近社会网络的中心，有助于产生网络外部性效应，使得该企业在社会网络中呈现出保持经久不衰生命力的特点。