基于图卷积网络的发明人跨领域合作伙伴识别方法

[研究目的]科学技术与社会的发展促进了不同领域理论、方法和技术的交叉融合,跨领域合作愈发成为合作创新的主流形式,如何帮助发明人定位并准确识别跨领域合作伙伴成为亟待解决的问题。[研究方法]提出一种基于图卷积网络的发明人跨领域合作伙伴识别方法,从多维特征视角下基于发明人专利信息中的合作关系特征、摘要文本特征、领域信息特征使用图卷积网络识别和预测发明人潜在合作伙伴,构建同领域指数和跨领域指数准确识别发明人跨领域合作伙伴。[研究结论]通过对比实验,证明了借助图卷积网络对合作关系特征、摘要文本特征、领域信息特征三维特征联用在进行伙伴识别时能够有效提升模型准确性。借助识别跨领域合作伙伴,有助于促进不同领域之间的交叉合作和知识转移,创造出更具创新性和前瞻性的成果。

创新联合体潜在合作伙伴选择研究

为研究创新联合体构建过程中如何合理有效地挑选潜在合作伙伴,充分发挥创新联合体在实现高水平科技自立自强中的战略作用,构建了基于专利异构网络和SimRank算法的创新主体技术背景相似度计算方法,借助可视化方法展现潜在合作关系网络,结合谱聚类算法划分创新联合体潜在合作伙伴。在高分子材料领域进行实证分析,实证结果较好地展示了该领域创新主体的潜在合作关系和技术背景高度相似的创新主体聚类结果,证实了研究理论和方法的有效性,为创新联合体伙伴选择提供参考。

多源数据视角下基于文本特征聚类的产学研合作伙伴选择研究

产学研合作是企业、高校及科研院所实现知识、技术共享的重要途径,选择理想的合作伙伴是保障合作成功的关键。文章基于产学研创新主体专利、论文、新闻多源数据提取文本主题特征,构建创新主体-主题二分网络,借助标准化谱聚类算法和交互度指标对创新主体节点和主题节点进行聚类划分。以LNG船舶领域进行实证分析,证实研究理论和方法的有效性,实证结果表明该方法可以更准确地进行产学研合作伙伴划分,为产学研组织寻找潜在合作伙伴提供参考。

网络联盟企业中合作伙伴选择的研究

为了适应市场竞争的全球化，必须研究企业新的生产模式．网络联盟企业的提出就是一种对传统企业如何适应全球化竞争的研究和尝试．在阐述了组建网络联盟企业中合作伙伴选择的方法和影响因素后，着重探讨了网络联盟企业中合作伙伴选择的模型和算法．

RBF神经网络在基于知识的供应链合作伙伴选择中的应用

借鉴人工神经网络理论,把RBF神经网络模型应用到基于知识的供应链合作伙伴评价与选择的研究中。首先结合基于知识的供应链发展现状,设计了合作伙伴评价指标体系,然后简要介绍了RBF神经网络,最后通过实例介绍了对合作伙伴进行评价与选择的方法,并与传统的权重评分法进行了比较。

基于声誉的战略网络合作伙伴选择机制

根据声誉在战略网络合作伙伴选择中的重要作用,运用委托代理理论、重复博弈理论等相关理论,对战略网络中心企业的合作选择机制进行研究。将战略网络合作伙伴选择过程分为静态评价和动态评价两个阶段,在静态评选阶段,给出了对合作伙伴进行粗筛选的结束条件。在动态评价阶段,设计了声誉遵循贝叶斯法则更新的合作契约。通过这种机制,较好地降低了合作伙伴选择构成中的逆向选择和道德风险问题。

技术创新网络中核心企业合作伙伴选择过程研究

围绕技术创新网络中核心企业合作伙伴选择的过程,在分析技术创新网络中核心企业的作用及其合作伙伴选择特征的基础上,对核心企业合作伙伴选择过程中的信息不对称问题进行了研究,建立了合作伙伴选择过程模型。

网络关系、合作伙伴差异性对开放式创新绩效的交互影响研究

开放式创新情境下,企业跨越技术边界、组织边界,实现价值链资源整合。聚焦合作伙伴差异性(组织类型差异、技术能力差异、目标差异)、网络关系与开放式创新绩效之间的关系,利用284份有效问卷进行实证检验。研究发现:组织类型差异、技术能力差异与开放式创新绩效呈倒U型关系;目标差异对创新绩效有负向效应。另外,网络关系在合作伙伴差异性与开放式创新绩效之间起到调节作用。

网络联盟企业组建中的合作伙伴选择策略

在分析网络联盟企业合适的合作伙伴选择影响因素基础上 ,论述了合作伙伴选择的过程和步骤 ,制定了相应的评价内容 ;利用层次权重解析法将合作伙伴选择的定性因素的评价定量数值化表示 ,提出合作伙伴综合评价策略 ,并进行合作伙伴定量数值综合评价 ,探讨了模糊优先定序法进行模糊决策方法 ,确定了候选合作伙伴优先关系矩阵和量化评分标准 ;最后介绍了一个用于网络联盟企业合作伙伴选择决策支持的系统 ,实例证明其决策支持系统是可行的·

基于专利异构网络的中小企业潜在合作伙伴研究——以石墨烯领域为例

中小企业的技术创新能力已经成为一个国家创新体系中不可缺少的重要部分。美国对中小企业的相关扶持措施非常全面,鼓励中小企业通过从非营利性科研机构以及大型企业那里获取外部合作来帮助自身发展。本研究通过测度专利之间的相似性来度量专利权人之间的技术相似性,利用美国专利授权库中石墨烯专利数据构建专利异构网络,根据PathSelClus算法的需要,从专利权人中选出了7家科研机构与5家大型企业作为用户指导的聚类依据,根据专利单一属性信息与综合利用专利的多种属性信息聚类依据得到两种不同语义的聚类结果,在同一聚簇中的中小企业被认为与该科研机构(大型企业)存在技术相似性,具有合作的潜力。最后选出20家该领域中小企业代表,通过对中小企业与科研院所已有合作的调查以及中小企业与大型企业的主要关注领域进行对比,发现部分中小企业与科研机构之间存在过合作关系,同时中小企业与大型企业也有相同的主要关注领域,表明基于专利信息构建异构网络后利用PathSelClus算法对专利权人进行聚类的方法,在一定程度上对评估潜在合作伙伴是有效的。

基于模糊神经网络方法的虚拟企业合作伙伴的选择

虚拟企业组建过程中对合作伙伴的选择是十分重要的,为了解决该问题,本文提出一种用模糊神经网络的方法来辅助盟主企业选择合作伙伴的方案。

新进企业合作伙伴搜寻模式、网络结构与创新扩散效率

针对集群新进企业合作伙伴搜寻的空间约束性,研究空间约束下的新进企业不同合作伙伴搜寻方式对集群合作创新网络结构及创新扩散效率的影响。运用多智能体仿真的方法,构建基于空间约束的集群新进企业合作伙伴搜寻的动态模型,分别比较分析局部搜寻网络、全局搜寻网络和混合搜寻网络这3种网络的基本拓扑结构特征及创新扩散效率。研究结果表明:局部搜寻网络平均路径长度和网络直径大于全局搜寻网络,而平均聚类系数、平均度、网络密度均小于全局搜寻网络;从创新扩散深度、创新扩散速度、创新扩散深度的波动性和创新扩散速度的波动性来看,全局搜寻网络更利于集群创新扩散,全局搜寻是更利于集群创新扩散的新进企业合作伙伴搜寻方式。集群中采用全局搜寻模式搜寻合作创新伙伴的新进企业数量越多,集群创新扩散效率越高。

大批量定制合作伙伴的小波网络综合评价方法

为客观地综合评价合作伙伴,建立了大批量定制环境下合作伙伴的评价指标体系。在此基础上提出了一种基于小波网络的合作伙伴多指标综合评价方法,并结合案例,对大批量定制企业合作伙伴的选择进行了较为客观的评价。最后,给出了该方法与层次分析法和前馈神经网络法的对比。仿真实验表明,该方法不仅能够模拟专家对合作伙伴进行综合评价,避免评价过程中的人为失误,还具有比前馈神经网络法更好的质量和更高的效率。

供应链网络合作伙伴关系组合决策方法

为了构建稳定性高的行业供应链网络,提出一种合作伙伴关系组合选择模型。针对供应链上的成员进行模糊评价,以获得供应链成员在同一身份地位群体中的优度值;基于多色集合理论,对供应链网络合作伙伴关系强度进行形式化描述,从而避免模糊评价中的伪优解;通过构建供应链成员合作关系的组合数学模型,确定遗传算法的适应度函数,提高供应链网络构建的全局稳定性。用改进遗传算法实现了供应链网络全局优化。

基于?PCA-BP?神经网络的无车承运人合作伙伴选择研究

随着我国物流创新能力的不断提高,无车承运模式越来越受到国家和社会的重视,对无车承运人合作伙伴理论研究意义重大。在阐述无车承运人的业务模式及无车承运人选择合作伙伴重要性的基础上,从物流服务质量、物流成本、财务风险、技术能力、合作兼容性和企业柔性等6个方面构建无车承运人合作伙伴选择评价指标体系,并运用PCA-BP神经网络建立无车承运人合作伙伴选择评价模型,最后通过实例对模型进行求解验证。结果表明,该评价模型可以为无车承运人选择合作伙伴提供理论依据。

复杂网络视角下敏捷供应链网络合作伙伴关系研究

对敏捷供应链网络合作伙伴关系的复杂网络属性进行分析,阐明敏捷供应链网络合作伙伴关系遵循"适者愈富"的增长机制,合作伙伴关系连接状态服从幂律分布,具有高集聚性、鲁棒性、社团性和短特征路径长度特点;敏捷供应链网络中节点企业动态地进入和退出以及节点企业间建立合作关系的积极性和关联性的变化会推动合作伙伴关系形成复杂的网络结构,适于用复杂网络理论进行分析;围绕促成敏捷供应链网络合作伙伴关系形成无标度网络结构形态,提出改善节点企业敏捷性水平,建立网络节点进入退出机制,优化物流和业务流程,应用信息技术和系统,增强节点企业间横向水平的业务联系等建议。

网络组织中合作伙伴的选择及任务协同

网络组织组建过程中的一个最关键环节是伙伴选择,大量网络组织的失败都可以解释为在这一关键领域缺乏专业能力。传统的伙伴选择方法已不足以应付今天的挑战,在现在复杂的商务环境中,管理者需要新的思路和方法。本文通过分析传统的伙伴选择方法的缺陷讨论了一个新的联盟伙伴选择思路。

基于Scale-free网络的客户协同创新合作伙伴选择

为在大量创新客户中筛选出协同创新伙伴,提出基于Scale-free网络的客户协同创新合作伙伴选择方法。首先根据在线社区中客户间关系建立创新客户网络拓扑结构模型,并对创新客户网络的Scale-free特性进行验证,然后应用Scale-free网络的中心化指标初步筛选出创新合作伙伴,在此基础上应用网络效率指标对Scale-free网络的中心化指标进行评定,并选择最终的创新合作伙伴,最后通过某品牌在线社区创新客户数据实例验证了方法的可行性与有效性。

一种网络协作环境下的虚拟研发团队合作伙伴甄选方法研究

本文针对一种基于网络协作的虚拟研发团队合作伙伴甄选问题提出了决策评判方法，首先分析了基于网络协作的虚拟研发团队合作伙伴甄选的决策思路和过程，然后构建其合作伙伴甄选的评价指标体系，并利用模糊综合评判方法建立合作伙伴甄选的决策模型，最后通过实例分析证明该方法的有效性和可行性。

基于粗糙集与神经网络的企业合作伙伴选择

粗糙集的信息约简与客观度量功能及神经网络的抗噪与自学习功能间存在较强互补性,本文将这两种方法相互融合用于企业合作伙伴选择中,提出包括预处理模块、粗糙集约简模块、神经网络模块三部分的信息分析模型。利用该模型,采集淘宝商城数据对商铺与物流公司间的合作关系进行研究,结果表明:(1)决策表信息越完备,模型的准确率越高;(2)基于粗糙集的模型有利于优化神经网络拓扑结构;(3)基于约简集并集的粗糙集神经网络模型在网络结构、预测性能两方面综合表现优于基于单个约简构建的神经网络模型。基于实证研究的发现,从企业核心能力建设、区域性发展战略与行业合作、品牌形象建设三个方面对我国电子商务物流业的发展提出建议。