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重复购买是影响创新扩散的一个重要因素，本文在Norton-Bass多代创新扩散模型的基础上，将购买者划分为首次购买者和重复购买者，并考虑扩散过程中的跳跃现象，给出了重复购买多代创新扩散模型。鉴于模型本身的复杂性，本文进一步采用蚁群优化算法对模型参数进行估计，并利用中国互联网上网方式的用户数据进行实证研究，实证结果表明：重复购买多代创新扩散模型比Norton-Bass模型的拟合优度与预测精度更高。同时实证分析了蚁群算法、极大似然估计法以及非线性最小二乘法对重复购买多代创新扩散模型的参数估计效果，发现在历史数据较少的情况下采用蚁群算法效果较好。