融合多层网络主体效用的专利交易链接推荐——以燃料电池领域为例OACHSSCD

本文在传统交易推荐中融入主体效用分析,并将单一阶段专利交易链接推荐拓展为两阶段,即由结构相似影响的匹配见面阶段和由双方效用影响的交易决策阶段,进而建立多层网络下融合主体效用的专利交易链接推荐模型(MPUb-PTR)。基于燃料电池领域的实证研究,结果表明:第一,考虑影响专利交易的多维因素构建多层网络,并基于MERGM挖掘交易形成关键动因,不仅能够为主体效用函数构建提供理论支撑,还验证了多层网络共边与多层网络几何加权边共享伙伴等层间交互结构对专利交易形成的显著影响;第二,研究表明,与SVM、RF、LR等单一阶段推荐模型对比,融入主体效用并构建两阶段联合决策的MPUb-PTR模型能大幅提高推荐精度;第三,与融合单层网络主体效用的Ub-PTR模型对比,融合多层网络层间交互结构能够大幅提升推荐精度;第四,对比真实交易数据可知,MPUb-PTR模型在匹配见面概率与交易决策概率上的分布更贴近现实,说明专利交易同时受主体嵌入的多层网络结构与主体交易意愿影响,体现了将专利交易链接推荐拓展为两阶段的优势。