基于多元融合的企业技术创新合作预测方法研究

合理的技术创新合作预测方法是企业寻找合适的技术创新合作伙伴以提升技术创新绩效的有效手段。论文基于企业专利数据，构建专利所有权人共现网络，应用Katz指标计算企业之间的路径相似性，应用TF-IDF算法构建企业关键词向量，结合余弦相似性计算企业之间的内容相似性，应用社会网络分析方法中的中心性指标计算企业的位置相似性，将三者进一步融合得到企业之间合作的潜在可能性。通过对石墨烯领域企业专利数据分析预测企业间合作的可能性，证实该方法有效，AUC指标值为0.7242,优于单一指标相似性推荐方法，能够提升合作推荐中合适匹配的精确度。