《Ocean Engineering》：Mining latent interaction patterns of global LNG maritime logistics networks: A multi-indicator-based link prediction method for marine transport engineering
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•提出了一种融合拓扑结构、节点属性和外部特征的多指标耦合链接预测方法。•融合多源异构特征向量的LGBM模型在链接预测中表现最佳。•高效捕捉了全球LNG航运网络中的整合关系。•揭示了全球LNG贸易网络的多中心演化趋势。引言液化天然气（LNG）是全球向清洁能源转型的重要组成部分，
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提出了一种融合拓扑结构、节点属性和外部特征的多指标耦合链接预测方法。
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融合多源异构特征向量的LGBM模型在链接预测中表现最佳。
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高效捕捉了全球LNG航运网络中的整合关系。
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揭示了全球LNG贸易网络的多中心演化趋势。
引言
液化天然气（LNG）是全球向清洁能源转型的重要组成部分，通过地理分布式的液化终端、接收终端和海运航线进行运输。因此，LNG航运网络构成了国际LNG供应链的关键物理层。其连通性随贸易需求、终端能力、合同安排、运输成本、政策变化和地缘政治扰动而发生变化（Feng等，2017；Filimonova等，2022；Jin等，2022；Wan等，2023；Yu和Chen，2024；Zhao等，2025）。预判目前尚未连接的港对是否可能建立航运关系，有助于识别新兴贸易走廊，并为航线规划、终端协调和供应链韧性管理提供依据。
现有的LNG链接预测研究已不再依赖单一类型的信息，而是考虑了网络结构。典型输入包括经典相似性指标（如共同邻居和优先连接）、基于路径或随机游走的邻近性、节点中心性以及反映经济、政治和地理条件的国家层面吸引力变量（Feng等，2017；Kosowska-Stamirowska，2020；Jin等，2022；Muscoloni和Cannistraci，2023；Huang等，2025；Zhao等，2025；Liu等，2026）。然而，这些研究大多将预测任务设定在国家间贸易层面。这种聚合使得难以表示港口层面的特定机制，例如出口、进口和混合功能终端的功能兼容性、液化和再气化能力，以及港口层面网络的社区结构、核心度和度相关性。此外，现有评估主要关注回顾性分类性能，而来自后续年份观测和重建网络结构的证据仍然有限。这些差距促使研究者建立一个基于港口尺度和运营信息的LNG航运链接预测框架。
为解决这些问题，本研究首先构建了年度LNG港口航运网络，并使用常规拓扑指标、结构增强指标和港口/外部吸引力指标来表征候选链接。通过结合相关分析和单指标预测性能来筛选冗余变量，保留的特征被耦合为链接层面的输入。然后在相同的采样方案下评估六种机器学习模型和六种深度学习模型，以找到与结构化特征数据特征相匹配的模型。最后，通过时间回溯测试、网络重建和空间解释来检验高置信度预测链接，以评估其预测准确性、实证实现性和结构合理性。
所提出的框架旨在支持基于证据的新兴LNG航运关系识别。误报的航线预测可能导致船舶或终端能力的过早分配，而漏报则可能使运营商忽视新兴的供应关系。因此，更可靠的预测可以帮助航运公司、终端运营商和政策制定者优先关注航线监控、运力调度和基础设施评估。本研究侧重于预测和结构解释，而非声称预测的链接必然会实现商业化。
本文其余部分组织如下。第2节回顾了现有文献。第3节介绍了方法。第4节分析了单指标和多指标耦合预测，并提供了相应的潜在链接。第5节讨论了研究结果，第6节对全文进行了总结。
各节摘要
文献回顾
航运脱碳正在重塑LNG航运网络演化的能源、基础设施和政策背景。航运脱碳需要可再生能源、电气化、能源管理措施、运营效率和替代燃料的协调组合（Hoang等，2022；Hoang等，2023；Hoang等，2026；Dzida和Nguyen，2026；Faure和Ducruet，2026；Yu等，2024，2025，2026）。这些发展与LNG航运相关，因为未来的港口
方法
方法框架（图1）包含五个步骤，包括网络构建、指标开发、特征耦合、链接预测和时间验证。开发了涵盖传统拓扑指标、结构增强指标和外部吸引力因素的相似性度量，并通过相关分析选择相应的代表性指标形成链接层面的特征向量。一种多指标耦合学习框架
潜在航运关系分析
99条链接在1000次独立实验中频繁出现，因此被归类为最稳定的高频潜在链接。在1000次独立随机预测实验中，候选链接根据其LGBM预测概率进行排名。在每次运行中，保留排名前100的链接，所有选中的链接均满足最低预测概率阈值为0.95的要求。汇总所有实验结果并移除
结论
本文系统地评估了传统拓扑指标、结构改进指标和外部吸引力指标在链接预测中的性能，发现PA、LP、ACT、CSSI、DCI和PTV在不同维度上表现出较高的预测性能。然而，每个单指标都存在局限性，如适应性较弱，以及在复杂结构和数据不平衡条件下预测精度范围较窄等问题，这为理论研究提供了动机和
CRediT作者贡献声明
Hongchu Yu（于红初）：撰写——审阅与编辑，撰写——原始文稿，资源，方法，概念化。Yibing Zhang（张翊斌）：撰写——原始文稿，方法。Feng Chen（陈峰）：撰写——原始文稿，资源。Yifan Lu（卢一帆）：撰写——审阅与编辑，方法。Ziwei Wang（王子伟）：形式化分析。Junhua Zhou（周俊华）：资源。Lei Xu（徐雷）：方法。
致谢
本研究得到了国家自然科学基金（编号 42371415 和编号 42101429）、海南省教育厅（编号Hnjg2024-284）、国家重点研发计划（编号2022YFC3302703）以及中国科协（CAST）青年人才托举工程（编号 YESS20220491）的资助。
利益冲突声明
作者声明他们不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。
Hongchu Yu（于红初）|Yibing Zhang（张翊斌）|Feng Chen（陈峰）|Yifan Lu（卢一帆）|Ziwei Wang（王子伟）|Junhua Zhou（周俊华）|Lei Xu（徐雷）
