基于產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新要素的鏈路預(yù)測(cè)方法

何建佳　 廖耀文　 周洋

摘 要：產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)是一種為“智造”賦能的異質(zhì)跨界合作網(wǎng)絡(luò)，會(huì)促進(jìn)創(chuàng)新要素在節(jié)點(diǎn)間流通，而節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新要素又會(huì)影響合作鏈路預(yù)測(cè)結(jié)果。針對(duì)這一問題，提出一種基于節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新要素的鏈路預(yù)測(cè)方法。首先闡述產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的概念和特性，分析網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)新要素的流通方式；然后分別從兩個(gè)維度測(cè)算網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的創(chuàng)新要素量；最后綜合利用節(jié)點(diǎn)局部信息和節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新要素信息計(jì)算節(jié)點(diǎn)相似性。在四個(gè)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法與其他方法相比具有更好的預(yù)測(cè)性能。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)； 節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新要素； 鏈路預(yù)測(cè)

中圖分類號(hào)：TP399 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1001-3695（2023）10-022-3028-04

doi：10.19734/j.issn.1001-3695.2023.03.0062

Link prediction method based on nodal innovation elements of industrial interconnection network

He Jianjia， Liao Yaowen， Zhou Yang

（Business School， University of Shanghai for Science & Technology， Shanghai 200093， China）

Abstract：Industrial interconnection network is heterogeneous cross-border cooperation network that empower “intelligent manufacturing” and facilitate the flow of innovation elements between nodes， which in turn influence the predicted outcomes of the cooperation links. This paper proposed a link prediction method based on node innovation elements to address this issue. Firstly， it elaborated the concept and characteristics of industrial interconnection networks， and analyzed the circulation me-thods of innovative elements in the network. Secondly， it calculated the innovation factor quantity of network nodes from two dimensions separately. Finally， it comprehensively utilized the local information of nodes and the innovative element information of nodes to calculate the similarity between nodes. The experimental results on four industrial interconnection network datasets show that the proposed method has better predictive performance compared to other methods.

Key words：industrial interconnection network（IIN）; node innovation elements; link prediction

0 引言

產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)（IIN）是異質(zhì)產(chǎn)業(yè)組織用來交換知識(shí)和技術(shù)等資源，以實(shí)現(xiàn)賦能智能制造及創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)換的新型跨界合作網(wǎng)絡(luò)。IIN是傳統(tǒng)供應(yīng)鏈在新一輪產(chǎn)業(yè)變革中所演化出來的產(chǎn)物，它能夠容納多類型、多層級(jí)異質(zhì)合作主體，具有模糊組織邊界、促進(jìn)主體跨界互聯(lián)及提升聯(lián)合創(chuàng)新效率等功能［1］，資源要素在網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)出流動(dòng)性。隨著產(chǎn)業(yè)變革的深入開展，IICN的發(fā)展也頗為迅速，在網(wǎng)絡(luò)規(guī)模變大的同時(shí)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也日益復(fù)雜，逐漸成為學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界所關(guān)注的重點(diǎn)研究領(lǐng)域，主要涉及產(chǎn)業(yè)融合［2］、供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)演化［3］、供應(yīng)鏈協(xié)同［4］和網(wǎng)絡(luò)韌性［5］等內(nèi)容。

現(xiàn)實(shí)社會(huì)中很多事物都可以抽象成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，例如社交網(wǎng)絡(luò)、交通網(wǎng)絡(luò)和產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)等，利用網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)代表社會(huì)實(shí)體，網(wǎng)絡(luò)連邊代表實(shí)體間的關(guān)系。借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論知識(shí)有助于研究社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和演變規(guī)律，而鏈路預(yù)測(cè)作為一種重要的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析工具，能幫助人們從已知的網(wǎng)絡(luò)信息中尋找潛在的關(guān)系，極大提升了關(guān)系預(yù)測(cè)研究的效率。目前學(xué)界已經(jīng)探索出較多的鏈路預(yù)測(cè)方法，主要包括：基于相似性方法、似然估計(jì)方法和概率模型［6］。其中，基于相似性的方法因其良好的性能而被廣為采納，該方法同時(shí)包含了節(jié)點(diǎn)相似性和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相似性，本文主要關(guān)注節(jié)點(diǎn)相似性方法，關(guān)于該方法的研究已有很多，文獻(xiàn)［7］提出了基于監(jiān)督的相似性方法，從網(wǎng)絡(luò)中提取節(jié)點(diǎn)特征并表示為向量。文獻(xiàn)［8］提出了一種綜合節(jié)點(diǎn)屬性和節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)特性的鏈路預(yù)測(cè)模型，實(shí)驗(yàn)表明該模型具有更好的預(yù)測(cè)效果。文獻(xiàn)［9］構(gòu)建了新型自動(dòng)編碼器模型，該模型可以將提取的定向網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)語義信息用于預(yù)測(cè)鏈路。文獻(xiàn)［10］為了解決異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)屬性信息融合問題，提出了帶有局部學(xué)習(xí)的加權(quán)K-means算法，該模型可以有效平衡異構(gòu)節(jié)點(diǎn)的屬性信息。文獻(xiàn)［11］則利用信息擴(kuò)散提出了基于模糊標(biāo)準(zhǔn)的鏈路預(yù)測(cè)算法，在群體規(guī)范下為不同的模糊標(biāo)準(zhǔn)計(jì)算節(jié)點(diǎn)相似度。文獻(xiàn)［12］從節(jié)點(diǎn)排序角度出發(fā)，利用歷史相似性序列自適應(yīng)地預(yù)測(cè)每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)之間的未來相似性。文獻(xiàn)［13］綜合分析了前人研究，認(rèn)為基于拉普拉斯算子的卷積不適合單層圖卷積網(wǎng)絡(luò)，而使用基于節(jié)點(diǎn)相似性的卷積矩陣來進(jìn)行鏈路預(yù)測(cè)可提高預(yù)測(cè)性能。文獻(xiàn)［14］提出了基于二級(jí)節(jié)點(diǎn)聚類系數(shù)的鏈路預(yù)測(cè)方法，并利用多個(gè)靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)證明了該方法的可行性。文獻(xiàn)［15］提出了路徑與節(jié)點(diǎn)相結(jié)合的鏈路預(yù)測(cè)方法，并利用五個(gè)不同類型的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集驗(yàn)證了該方法的良好性能。文獻(xiàn)［16］提出了基于節(jié)點(diǎn)吸引力的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)鏈路預(yù)測(cè)方法，計(jì)算的潛在鏈路概率會(huì)隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展而變化。綜合來看，節(jié)點(diǎn)相似性方法具有復(fù)雜度低和預(yù)測(cè)精確度高的優(yōu)點(diǎn)，與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和行為特征等屬性信息耦合后能表現(xiàn)出更好的性能。但既有的節(jié)點(diǎn)相似性方法多用于預(yù)測(cè)同質(zhì)網(wǎng)絡(luò)鏈路，忽略了真實(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的異質(zhì)性和資源差異，且鮮有學(xué)者考慮產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中存在的跨界問題，也沒有闡釋清楚網(wǎng)絡(luò)中資源要素的流動(dòng)方式，無法為準(zhǔn)確預(yù)測(cè)跨界創(chuàng)新合作關(guān)系提供支持。

結(jié)合上述分析，本文提出一種基于節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新要素的鏈路預(yù)測(cè)方法，該方法從產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)視角出發(fā)，綜合考慮節(jié)點(diǎn)屬性信息和創(chuàng)新要素差異對(duì)相似性的影響。首先界定了產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，闡明了創(chuàng)新要素在網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的流通方式；然后在節(jié)點(diǎn)相似性方法的基礎(chǔ)上，嵌入節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新要素后構(gòu)建新的鏈路預(yù)測(cè)方法；最后利用真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)對(duì)該方法進(jìn)行測(cè)試。本研究通過實(shí)驗(yàn)將該方法與其他五種鏈路預(yù)測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明本文方法具有更高的精確度。

1 相關(guān)概念

1.1 產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

產(chǎn)業(yè)邊界逐漸模糊促進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合與互聯(lián)，跨界產(chǎn)業(yè)或企業(yè)及其產(chǎn)生的創(chuàng)新合作關(guān)系的總和形成產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，能夠?yàn)橹悄苤圃熨x予創(chuàng)新活力。資源要素的流動(dòng)和擴(kuò)散是引領(lǐng)創(chuàng)新的關(guān)鍵動(dòng)力，而信息流、技術(shù)流和知識(shí)流等是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中資源要素交換的主要形式［17］。將產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的全部跨界節(jié)點(diǎn)集合記為S={S1，S2，…，Sn}，n≥2，其中n為節(jié)點(diǎn)總個(gè)數(shù)，記任意兩節(jié)點(diǎn)i和j之間的連線為邊ij，已知的連邊集合為C，此時(shí)將產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)記為G，則ij∈G，網(wǎng)絡(luò)中理論上可形成的連邊數(shù)量Q=N（N－1）/2。因?yàn)楣?jié)點(diǎn)i和j之間的創(chuàng)新合作關(guān)系ij是自愿選擇的結(jié)果，所以連邊ij為無向邊，且根據(jù)現(xiàn)實(shí)考慮，網(wǎng)絡(luò)G為無向網(wǎng)絡(luò)。

同時(shí)，在非空網(wǎng)絡(luò)G中，連通節(jié)點(diǎn)i和j的所有連邊集合構(gòu)成連接兩節(jié)點(diǎn)之間的路徑集合，每條路徑的連邊個(gè)數(shù)為路徑長(zhǎng)度，連邊個(gè)數(shù)最少的路徑即為節(jié)點(diǎn)i和j之間的最短路徑，而在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中，最短路徑長(zhǎng)度表示為兩節(jié)點(diǎn)之間的合作關(guān)系距離，記為dG（i，j），它也表示節(jié)點(diǎn)i和j至少要經(jīng)過dG（i，j）個(gè)其他節(jié)點(diǎn)才能實(shí)現(xiàn)合作。特別地，若dG（i，j）=∞，表示在網(wǎng)絡(luò)G中不存在一條路徑能夠連通節(jié)點(diǎn)i和j。

1.2 創(chuàng)新要素流通方式

產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)打通了異質(zhì)主體間的產(chǎn)業(yè)壁壘，可以有效整合和優(yōu)化資源調(diào)配，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展。單一主體無法掌握實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新活動(dòng)所需要的全部資源要素，創(chuàng)新要素的流通需通過網(wǎng)絡(luò)的互連互通功能來實(shí)現(xiàn)，為了量化產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)新要素的流通方式，現(xiàn)假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中跨界主體進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)需要多元化的創(chuàng)新要素儲(chǔ)備，主體實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新活動(dòng)所需要的各類知識(shí)、技術(shù)、資本等資源統(tǒng)稱為創(chuàng)新要素。將創(chuàng)新要素劃分為x和y兩個(gè)維度，分別以x和y為橫、縱坐標(biāo)軸建立坐標(biāo)系，并形成一個(gè)要素空間θ，每個(gè)主體自身都有不同的初始創(chuàng)新要素量，并表示為要素空間θ中不同的坐標(biāo)。x維度可用結(jié)構(gòu)洞指標(biāo)—網(wǎng)絡(luò)約束系數(shù)來衡量［18］，結(jié)構(gòu)洞屬性決定了個(gè)體在網(wǎng)絡(luò)中的位置，反映了不同位置的個(gè)體獲取資源的能力差異。節(jié)點(diǎn)i的網(wǎng)絡(luò)約束系數(shù)具體如下：

3 實(shí)驗(yàn)與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集

相較于傳統(tǒng)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)是種新型跨界合作網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)類型眾多，均具有一定的創(chuàng)新能力和進(jìn)一步的創(chuàng)新需求，常規(guī)數(shù)據(jù)集無法刻畫出IIN的特有屬性，因此，本研究借助PatSnap全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫，獲取2022年中國(guó)大陸地區(qū)智能汽車（smart cars）、智慧物流（smart logistics）、智慧醫(yī)療（smart healthcare）和智能交通（smart transportation）四個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的跨界合作專利數(shù)據(jù)集作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集。專利數(shù)據(jù)集的具體處理方式為：a）篩選出國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類號(hào)數(shù)量為兩個(gè)及以上的專利數(shù)據(jù)；b）再篩選出專利申請(qǐng)人數(shù)量為兩個(gè)及以上的專利數(shù)據(jù)；c）繼續(xù)篩選出技術(shù)分類號(hào)數(shù)量為兩個(gè)及以上的專利數(shù)據(jù)；d）以申請(qǐng)人為節(jié)點(diǎn)，聯(lián)合申請(qǐng)專利關(guān)系為邊，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。具體參數(shù)如表1所示，圖1為四個(gè)網(wǎng)絡(luò)的可視化圖。

3.2 算法評(píng)價(jià)指標(biāo)

為了便于測(cè)試相似性指標(biāo)預(yù)測(cè)的精確度，將已知連邊集合C按照90%：10%的比例劃分為訓(xùn)練集CT和測(cè)試集CP兩個(gè)部分，并將屬于Q但不屬于C的連邊稱為不存在的邊，其集合為H。常用來衡量鏈路預(yù)測(cè)方法精確度的指標(biāo)主要有AUC、precision和ranking score三個(gè)。本研究選取綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)AUC來衡量預(yù)測(cè)算法的精確度，其核心思想是從CP中隨機(jī)選擇一條連邊的分?jǐn)?shù)值高于從H中隨機(jī)選擇一條連邊的分?jǐn)?shù)值的概率［26］。每次分別隨機(jī)從CP和H中各選擇一條連邊，若從CP中選擇的連邊分?jǐn)?shù)值大于從H選擇的連邊分?jǐn)?shù)值，則加1分；若分?jǐn)?shù)值相等，則加0.5分；否則不加分。重復(fù)獨(dú)立n次實(shí)驗(yàn)后，記加1分的次數(shù)為X次，加0.5分的次數(shù)為Y次，那么AUC的計(jì)算公式為

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

本節(jié)針對(duì)不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了仿真，描述了NIE方法的性能，并與五種相似性方法進(jìn)行比較。為了保證預(yù)測(cè)的穩(wěn)定性，所有實(shí)驗(yàn)結(jié)果均是重復(fù)30次實(shí)驗(yàn)后取平均值而得。

為了分析所提NIE方法的可行性和權(quán)重調(diào)節(jié)參數(shù)α和β對(duì)AUC結(jié)果的影響，先利用四個(gè)數(shù)據(jù)集對(duì)NIE方法進(jìn)行測(cè)試，結(jié)果如圖2所示，由于α+β=1，所以僅展示AUC值隨β的變化曲線。從圖2中可以看出，當(dāng)β=0時(shí)，本文方法僅考慮節(jié)點(diǎn)局部信息，在SC、SL、SH三個(gè)數(shù)據(jù)集中都表現(xiàn)出最低的預(yù)測(cè)精確度。隨著β值的變大，該方法同時(shí)考慮不同權(quán)重的節(jié)點(diǎn)局部信息和節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新要素，在四個(gè)數(shù)據(jù)集中的預(yù)測(cè)精確度都逐漸提升，到達(dá)一個(gè)峰值后逐漸降低。值得注意的是，在SL和ST網(wǎng)絡(luò)中，NIE方法的預(yù)測(cè)性能衰退得較為緩慢，而SC和SH網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)性能衰退得較為迅速，這說明節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新要素差異對(duì)節(jié)點(diǎn)相似性存在影響作用，且需要權(quán)衡節(jié)點(diǎn)局部信息和節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新要素兩種因素在預(yù)測(cè)中的影響力。此外，四個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，ST網(wǎng)絡(luò)的平均AUC值最低，這是因?yàn)镾T網(wǎng)絡(luò)的稀疏程度要高于另外三個(gè)網(wǎng)絡(luò)。從圖中可以看出，當(dāng)β值在0.5左右時(shí)，NIE方法在四個(gè)數(shù)據(jù)集中均表現(xiàn)出最優(yōu)性能。因此，在后續(xù)的鏈路預(yù)測(cè)方法對(duì)比實(shí)驗(yàn)種，將本文方法中α和β值均設(shè)置為0.5，這表示在計(jì)算相似性SNIE時(shí)，對(duì)節(jié)點(diǎn)局部信息和節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新要素取相同權(quán)重。

本節(jié)還測(cè)試了其他五種方法的預(yù)測(cè)精確度，并與所提方法進(jìn)行比較。表2給出了NIE方法與選取的五種方法在四個(gè)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集上的AUC結(jié)果，根據(jù)該結(jié)果繪制出圖3。綜合表2和圖3可以看出，除了在ST網(wǎng)絡(luò)中NIE方法的預(yù)測(cè)精確度AUC值低于RA方法以外，在另外三個(gè)網(wǎng)絡(luò)中NIE方法都能獲得最好的AUC結(jié)果，基本反映出其預(yù)測(cè)性能要優(yōu)于其他方法。其中，CN方法只利用待預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)對(duì)的共同鄰居個(gè)數(shù)來計(jì)算相似性，其AUC結(jié)果在所有產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)最差。LP方法考慮了三階鄰居對(duì)節(jié)點(diǎn)相似性的貢獻(xiàn)度，其預(yù)測(cè)精確度AUC值總體高于CN方法，預(yù)測(cè)性能較CN方法提升了一些。而Kata方法則是在LP方法的基礎(chǔ)上，利用全部路徑鄰居信息計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的相似度，雖然其預(yù)測(cè)性能優(yōu)于LP方法，但提升不大，且計(jì)算復(fù)雜度高。RA和PA方法都以節(jié)點(diǎn)度信息作為計(jì)算相似性的依據(jù)，它們的區(qū)別在于RA方法考慮了共同鄰居節(jié)點(diǎn)的度信息，而PA方法只根據(jù)待預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)的度乘積計(jì)算它們的相似性，因此，RA方法在四個(gè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集中的預(yù)測(cè)性能要優(yōu)于PA方法。

此外，所提NIE方法在ST網(wǎng)絡(luò)中的預(yù)測(cè)精確度AUC值要低于RA方法，排在第二位，是因?yàn)镾T產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)數(shù)大于連邊數(shù)，網(wǎng)絡(luò)平均度和聚類系數(shù)較低，表明該網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部含有大量小團(tuán)體網(wǎng)絡(luò)，這些小團(tuán)體網(wǎng)絡(luò)一般有兩到三個(gè)節(jié)點(diǎn)組成，且?guī)缀醪慌c其他節(jié)點(diǎn)互聯(lián)，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)整體稀疏程度較高，對(duì)節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新要素的測(cè)量存在一定影響。但綜合實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，本文提出的基于節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新要素的鏈路預(yù)測(cè)方法具有科學(xué)性和可行性，在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)出了良好的預(yù)測(cè)性能。

4 結(jié)束語

本文闡述了產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的概念，分析了網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)新要素流方式，提出了一種基于節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新要素的鏈路預(yù)測(cè)方法。該方法首先定義了節(jié)點(diǎn)間的創(chuàng)新要素差異，然后根據(jù)節(jié)點(diǎn)局部信息和節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新要素信息給出相似性計(jì)算方法。在四個(gè)產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)表明，所提方法的預(yù)測(cè)精確度要高于其他方法。在未來的研究中，將探究如何改進(jìn)基于節(jié)點(diǎn)創(chuàng)新要素的鏈路預(yù)測(cè)方法，并應(yīng)用于有向、含權(quán)的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。

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收稿日期：2023-03-03；修回日期：2023-04-20

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目（71871144）；上海理工大學(xué)科技發(fā)展項(xiàng)目（2020KJFZ046）

作者簡(jiǎn)介：何建佳（1981-），男，湖南道縣人，教授，博導(dǎo)，博士，主要研究方向?yàn)槠髽I(yè)管理、企業(yè)供需網(wǎng)、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)；廖耀文（1997-），男，湖北十堰人，碩士，主要研究方向?yàn)閺?fù)雜網(wǎng)絡(luò)、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)；周洋（1989-），女（通信作者），黑龍江佳木斯人，講師，碩導(dǎo)，博士，主要研究方向?yàn)轭嵏彩絼?chuàng)新管理（zhouyang@usst.edu.cn）．