基于拓扑与内容属性融合的建设创新网络动态链接预测研究

《Expert Systems with Applications》：Dynamic link prediction in construction innovation networks: An integrated framework of topological and content attributes

本文提出一种融合网络拓扑结构特征与节点内容属性的动态链接预测（Link Prediction）新方法，通过引入时序事件建模与多链接状态（形成/持续/解散）分析，有效解决了建设行业创新合作网络中潜在协作关系的预测难题。实验表明，该指标在预测精度上显著优于传统基线方法，为创新组织动态演化机制研究提供了重要技术支撑。

　　

^研究亮点

本研究提出了一种专为建筑项目创新协作网络设计的动态链接预测指标。该指标具有以下关键特性与优势：（1）有效整合拓扑结构特征（如节点度、邻居信息）与关键节点内容属性（如组织地理位置），并引入特征交互加权机制以更好反映地理属性等因素对协作预测的影响；（2）采用动态时序事件建模，使指标能够响应驱动网络演化的特定事件；（3）显式建模节点对间的多种链接状态（如链接形成、持续、解散），并将状态信息动态整合到相似度计算过程中。所提出的指标使用中国詹天佑土木工程奖数据构建的创新协作网络进行评估，结果表明其预测性能显著优于许多先前文献中广泛引用的流行基线方法。

^结论

本研究提出了一种用于建筑创新协作网络链接预测的新指标。该指标综合了网络拓扑和节点属性，同时结合时序事件动态监测网络随时间的演化。具体而言，该指标采用主要和次要度量分别评估单个节点及其邻域对预测结果的影响。本研究使用真实世界数据集进行了一系列实验，系统评估了所提出指标在不同链接预测场景下的性能。结果表明，该指标始终优于几种成熟的基线方法，产生了非常令人鼓舞的结果。这项研究不仅丰富了网络链接预测和建筑创新的理论基础，还为创新组织内协作关系的演变和潜在合作伙伴的识别提供了宝贵的见解。