随着互联网Web2.0技术的广泛应用,交易网络中顾客成为互联网活动参与的主体,因此深入理解用户行为特点具有重要理论价值和实际意义。本文通过人类动力学研究方法和统计学方法,以网络数据为基础,对Web2.0交易网络的顾客参与行为进行研究。本文的主要研究成果如下：对交易网络顾客参与行为的动力学统计特性进行了探究。1、数量统计特征方面：顾客参与行为的数量分布符合幂律分布。用户不同参与行为的活跃程度不同,评论行为、咨询行为、讨论行为的活跃程度依次降低；2、时间间隔统计特征方面：群体角度的用户评论、讨论、咨询的间隔时间分布呈现幂律分布的特征；不同经济地区用户评论的活跃度随着经济发展水平降低而下降；不同会员等级的活跃度随着会员等级的升高有先升高后降低的规律。用户角度的幂指数小于群体角度,顾客参与行为呈现出周期性特征；商品角度的评论、咨询的间隔时间分布呈现双幂律分布的现象；3、相关性方面：用户讨论行为的回复数、浏览数之间具有显著的正向关系。建立基于用户关注度的顾客参与行为模型。随着商品销量的增加,其顾客参与行为的时间间隔分布幂指数总体呈现上升的趋势。商品销量的增加使得用户对商品的关注度更高,针对该商品产生顾客参与行为的概率就更高,这是顾客参与行为动力学特征产生的内在机制。以此为基础,建立基于用户关注度的顾客参与行为动力学模型。仿真结果显示,商品的过往购买历史在有限的范围内对用户当前的行为选择产生影响。随着商品用户关注程度的升高,幂律分布的幂指数成增大的趋势,并且增长趋势逐渐变缓。模型能够较好的反应实际顾客参与行为的特征。研究顾客参与对销售量的影响。使用统计学研究方法对顾客参与行为与销量之间的关系进行了实证研究。研究结果表明,在线评论的数量、咨询数量、讨论数量与销量具有正向相关关系；对于不同属性的产品,顾客参与对销售量的影响具有差异性。而在线评论的效价、在线评论的倾向性与销量的相关关系不显著。深入探索交易网络顾客参与行为动力学特征及产生的内在机制,对企业的服务观念、市场策略、市场定位等具有重要实际价值和指导意义。