基于复杂网络分析的区域战略性新兴产业创新能力评价

发布时间：2021-07-27 23:29

　　为科学合理地评价我国30个省市地区战略性新兴产业创新能力,立足复杂网络视角,提出基于余弦相似度-灰色模糊综合评价模型。首先对区域战略性新兴产业创新能力影响因素进行归纳分析,构建区域战略性新兴产业创新能力评价指标体系;其次基于余弦相似度与网络分析法建立复杂网络节点重要性评价模型以确定各指标权重;最后运用灰色模糊综合评价方法对区域战略性新兴产业创新能力进行评价。实证结果表明,2017年度我国东部、中部与西部三个区域中6个省市地区战略性新兴产业创新能力较好,其余24个省市地区则次之。 

【文章来源】：科学决策. 2020,(04)CSSCI

【文章页数】：18 页

【部分图文】：

区域战略性新兴产业创新能力影响因素拓扑图

基于上述对区域战略性新兴产业创新能力的影响因素分析,为了客观系统地选择影响区域战略性新兴产业创新能力影响因素的相关指标,本文将区域战略性新兴产业创新能力评价体系展开为制度创新能力、创新投入能力、创新产出能力和创新环境能力4个准则层,具体评价体系如图1所示。3 区域战略性新兴产业创新能力评价模型构建

余弦相似度又称为余弦相似性,它是通过计算两个向量之间夹角的余弦值来评估它们之间的相似度[14]。具体思想是将一个指标数据根据坐标值映射到向量空间中,然后求得在向量空间中两个向量之间夹角对应的余弦值,此余弦值就可以表示向量之间的相似性。夹角越小,余弦值越接近1,它们的方向更佳吻合,相似度越高,反之相似度越低。由图2可知,同向量Α相比,向量Β与向量C的相似度更高。定义cosθ为两个向量Α和Β之间的预先相似度


本文编号：3306752