【摘 要】
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以往对产业集群的相关实证研究存在数据获取困难、数据维度片面、传统复杂网络理论分析方法可拓展性差等问题.针对以上问题,本文以互联网上的大量非结构化数据为基础,采用图嵌入模型提取集群网络特征的向量空间分析方法,利用互联网公开数据构建产业集群关联网络,结合企业行业分类标准与分析目的设计部分节点标签,使用关系型图卷积神经网络模型(R-GCNs),从产品关联层面进行产业集群特征学习.根据产业集群内企业的嵌入
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2019YFB1707101,2019YFB1707103); 国家自然科学基金(71671097); 浙江省省属高校基本科研项目(SJLZ2023001); 浙江省公益技术应用研究计划项目(LGG20E050010,LGG18E050002);
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以往对产业集群的相关实证研究存在数据获取困难、数据维度片面、传统复杂网络理论分析方法可拓展性差等问题.针对以上问题,本文以互联网上的大量非结构化数据为基础,采用图嵌入模型提取集群网络特征的向量空间分析方法,利用互联网公开数据构建产业集群关联网络,结合企业行业分类标准与分析目的设计部分节点标签,使用关系型图卷积神经网络模型(R-GCNs),从产品关联层面进行产业集群特征学习.根据产业集群内企业的嵌入表示和地理位置信息,提出了集群网络嵌入应用分析方法.通过对宁波地区制造业集群相关数据进行实验分析和论证,验证了图嵌入分析方法在量化分析产业集群关联网络特征上的有效性.
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