关于商朝（约公元前1600-1046年）作为一个早期国家的“复杂社会”特征，学术界一直存在激烈的争论（Li, 2022）。与传统史学中对贤君统治下的统一王国的描述不同，当前学术界认为商朝是由方国组成的联盟（Zhang, 1979; Jing and Wang, 2013）。在晚商时期（公元前13世纪中叶至1046年），以殷墟为中心形成了多层次的居住结构，包括王都、方国或封建领主的城市、中等规模的聚落以及村庄（IACASS, 1987; Zheng, 1988; Tang et al., 1998）。学者们通过建筑规模布局（Niu, 2018; Yue et al., 2023; Fan and Wang, 2025）、手工艺品生产（Chang, 2018; Su, 2019; Liu, 2019; He, 2021; Du, 2023）、人口规模（He, 2020a）、资源流通和商品交换（Liu and Chen, 2000; Campbell et al., 2022; Ma and Cui, 2024）以及文化交流（Niu, 2024）来研究国家形成过程。
在各种文物中，青铜器在商朝和周朝时期展现了其独特的历史地位和作用（GECEC, 1986; Jing and Wang, 2013）。青铜器的生产需要大量的金属资源、复杂的劳动组织以及精湛的工艺（Liu and Chen, 2002）。这一有序的生产过程必然依赖于某种社会秩序的支持。因此，青铜制品既成为了这种秩序的象征，也是支撑这种秩序的力量（Zhang, 2013a）。青铜器被用于仪式庆典和战争，成为贵族权力和社会等级的标志（Xu, 2022）。对青铜资源的控制本身就是商朝王权的直接体现（Liu and Chen, 2000）。随着商朝铸造技术的不断进步，其先进的文化意识形态及其制品和技术的优势对周边地区产生了越来越大的影响。在首都以外的广大区域内发现高度相似的青铜礼器，这些礼器作为关键的仪式用品，具体反映了先进商文化对周边本土文化的强大影响（IACASS, 2003），形成了以中原为中心的青铜文化圈（Xu, 1998; Yang, 2008; Han, 2014）。青铜器的发现范围、种类和数量，加上生产它们所需的资源、劳动力和技术，以及它们在仪式和军事活动中的功能，共同使其成为讨论商朝中心地位的比任何其他类型文物都更有说服力的证据（Zhang, 2013a）。
与器物的实用性相比，图案具有更大的文化独立性和显著性。商朝青铜器上广泛存在的图案，以动物轮廓与背景填充的结合为特征（Zhang, 2013a），反映了礼器的相对重要性（Zhang and Chen, 2020）。青铜礼器是仪式活动中礼仪的载体，图案是增强仪式氛围不可或缺的形式元素（Zhang, 2022）。这些图案与器物功能或生产技术的关联相对较弱，而图案的选择更具主观性，这种主观性与文化和美学紧密相关，反映了商朝对政治意识形态的控制（Zhang, 2013b）。商朝的青铜器图案以饕餮和夔龙为主，辅以连珠和云纹等图案，构成了商文化核心的艺术框架。通过仪式活动，这些图案体现了商文化体系的“神秘力量和猛烈美感”（Li, 2009）。这些图案在塑造青铜器的精神内容和艺术特征方面发挥了关键作用，赋予了它们意识形态意义（Li and He, 2001）。拥有这些装饰有动物图案的青铜器意味着掌握了知识和权力（Zhang, 2013b）。相同或相似的青铜图案是文化同质性的体现。当这些图案在广泛的地理区域内反复出现，尤其是在葬礼仪式中时，进一步证实了商文化的强大影响力。考古学家利用青铜器图案的相似性来划分文化归属、重建社会政治等级、追踪时空分布，并分析文化传播动态。从研究范围来看，学者们经常讨论整个商文化范围内的青铜器分类（Rong and Zhang, 1984; Zhu, 2009; Wu, 2009; Hayashi, 2019），或利用图案差异来确定邻近考古文化的归属。然而，关于商朝内部地区差异的全面分析在学术界仍然较为缺乏。
作为稀有材料和能源密集型生产方法的产物，青铜器通过其形状和图案更容易实现信息交换的垄断。它们传达的身份信息包括阶级归属、社会群体归属以及等级地位，具有典型的群体特征（Wobst, 1977）。与日常物品上的装饰不同，青铜器图案的风格是所有者地位和种族归属的有意识、战略性的表达。这些图案的复制和修改可以被视为商文化在周边地区认可程度的体现，反映了边界维护的强度。青铜器图案的标志性风格表达了客观的社会属性（Wiessner, 1983）。在这种情况下，我们认为青铜器图案是评估商朝在周边地区文化影响的重要物质依据。
我们的研究旨在利用广泛的考古发现作为基础，对比商文化与其周边地区的青铜礼器图案。这将使我们能够构建晚商时期的装饰图案网络，并探索其中反映的文化特征以及政治和文化因素。这种大规模的数据驱动考古学方法提供了一种新的方法论视角，有助于减少固有的研究偏见，并规避局部分析的局限性。
在使用图像进行大规模图案研究时，通常需要将它们转换为可量化的数字信号以便进行数字分析。学者们通过多种方法解决了这一需求，包括几何形态测量（Casti?eira Latorre et al., 2024; Liu et al., 2025）、轮廓和纹理特征的提取（Wu et al., 2012; Zong and Wang, 2020; Zhao et al., 2021）以及计算语言学方法（Herskind and Riede, 2024）。卷积神经网络（CNN）作为一种广泛采用的人工神经网络架构（LeCun, 1989），是第一个成功训练出的深度神经网络模型，此后成为深度学习领域最基本的工具之一（Hinton and Salakhutdinov, 2006）。通过构建多层网络结构，CNN能够从大规模数据集中自主学习层次化的特征表示，从而深入探索视觉、听觉等样本数据中的内在模式。人工智能技术的整合使研究人员能够利用这些深度学习模型从图像数据中高效地进行抽象表示和特征提取（Gu et al., 2018）。CNN强大的分类和识别能力已在多个领域得到验证，包括考古学（Li et al., 2018, 2019, 2023a, 2023b; Zhao et al., 2020; Hu et al., 2025）。
网络分析是一种强大的可视化工具，使考古学家能够将复杂的数据集转化为可解释的图表，以追踪特定文化群体之间的时空变化（Brughmans, 2013）。通过将网络结构与GIS空间叠加相结合，研究人员可以将地理距离指标与文化特征相关联，从而阐明区域间的关系（Knappett et al., 2008; Shi et al., 2019; Fang et al., 2024）。这种方法有助于通过人口结构（Fang et al., 2025）、交通网络（Rosenswig and Martínez, 2020; Carreras et al., 2025）、权力动态（Thompson et al., 2021; Daems and Kafetzaki, 2025; Martínez and Pérez, 2025）和资源供应模式（Radivojevi? and Gruji?, 2018; Filet and Rossi, 2025）等多维度分析古代社会的复杂性。学者们还利用这种方法构建了区域文化演变和文化交流（Ducke and Suchowska, 2022; Yang et al., 2025; Texugo et al., 2025）以及物质文化网络关系（Brughmans, 2010; Bourgeois and Kroon, 2017; Gravel-Miguel and Wren, 2018; Martin, 2020; Knutson, 2021; Bloch and Johannsen, 2025），以探索古代交流的潜在机制。
本研究从青铜器图案样本中提取特征向量以获得定量数据。使用两种相似性指标——杰卡德相似性和重叠系数——构建了一个图案相似性网络。通过分析最大相似性来源、最小树状结构和聚类，本研究评估了晚商时期的物质文化交流网络。旨在为从考古图像中发现古代文化现象提供新的视角和方法。
