随着人类活动不断由线下到线上的迁移，互联网已经远远不止是一个信息发布、获取与搜索的平台，而是一个涉及各种人类经济行为的统一的线上经济系统。例如，人们可以在淘宝、京东、亚马逊等电子商务网站上网购；在猪八戒网、亚马逊MTurk等在线自由职业网站上工作并获得收入；在P2P借贷服务中进行网上投资；或者在Airbnb、滴滴打车、Uber等众多分享经济应用中完成在线租房和打车等任务。

自从亚当●斯密（1776）以来，经济学家已经在探究人类实体经济的本质方面进行了几个世纪的努力，并建立了系统的经济学理论，从宏观和微观等各个方面研究经济系统的运行机制。然而就在最近几年，互联网已经形成了一个巨大的在线经济系统，它在时间和空间两个方面都与传统经济系统有很大的不同：在空间上，网络经济系统的范围几乎是无限的，可以很容易地突破地理和交通的阻隔；在时间上，网络经济系统更加高效，能够依赖互联网的速度有效的运行。

伴随着这些联系和不同，有很多关乎互联网经济系统的根本性问题有待我们去研究和回答，其中包括：古典经济学理论如何能够适用于大规模线上经济系统；计算机科学中各种成功的机器学习和数据挖掘技术如何能够用于建模线上经济；以及是否有可能在互联网经济系统上实现经济学家长期以来的梦想——建立一个公正、平衡、高效的线上经济系统。本文中，我们将会把基础经济学理论与机器学习、数据挖掘技术相结合来回答这些问题，并介绍在这一领域已经获得的初步研究成果及未来的研究预期。

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