[發(fā)明專利]一種產(chǎn)業(yè)集群的識別方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110181390.7
• 申請日: 2021-02-09
• 公開（公告）號: CN112949914A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳宇;李佳云;辜智慧
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳大學(xué)
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/06;G06K9/62
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11250
• 代理人: 李靜玉

本發(fā)明公開了一種產(chǎn)業(yè)集群的識別方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法：獲取待分析行業(yè)中各企業(yè)的經(jīng)營范圍；根據(jù)經(jīng)營范圍進(jìn)行分析，得到待分析行業(yè)之間的相似度；根據(jù)待分析行業(yè)之間的相似度進(jìn)行聚類分析，形成多個產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群；根據(jù)多個產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群計算各產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群的空間影響范圍；根據(jù)預(yù)設(shè)空間范圍內(nèi)的行業(yè)屬于不同產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群的概率，確定各產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群的初始單元；根據(jù)空間影響范圍以及初始單元得到各產(chǎn)業(yè)集群的空間分布。通過實(shí)施本發(fā)明，利用經(jīng)營范圍數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以解決無法說明集群內(nèi)各產(chǎn)業(yè)間的關(guān)聯(lián)程度問題；同時，在確定產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群之后，可以將基于行業(yè)關(guān)聯(lián)以及產(chǎn)業(yè)的集聚特征，識別界定產(chǎn)業(yè)集群的空間分布。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及產(chǎn)業(yè)集群技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種產(chǎn)業(yè)集群的識別方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備。

背景技術(shù)

1990年邁克·波特在《國家競爭優(yōu)勢》一書首先提出用產(chǎn)業(yè)集群(IndustrialCluster)一詞對集群現(xiàn)象的分析。按照波特教授的說法，產(chǎn)業(yè)集群是指在特定區(qū)域中，具有競爭與合作關(guān)系，且在地理上集中，有交互關(guān)聯(lián)性的企業(yè)、專業(yè)化供應(yīng)商、服務(wù)供應(yīng)商、金融機(jī)構(gòu)、相關(guān)產(chǎn)業(yè)的廠商及其他相關(guān)機(jī)構(gòu)等組成的群體。

現(xiàn)有的產(chǎn)業(yè)分析方法包括定性分析方法和定量分析方法，其中，定性分析方法包括區(qū)位商、波特案例分析法等，定量分析方法包括投入產(chǎn)出分析法、主成分分析法、多元聚類法以及圖論分析法等。無論是定性分析方法還是定量分析方法，其分析的數(shù)據(jù)來源均是采用投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，這項(xiàng)數(shù)據(jù)能夠顯示產(chǎn)業(yè)本身與相關(guān)產(chǎn)業(yè)和上下游產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，但實(shí)際上投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)難以獲取并且間隔年份長，無法及時更新，此外，投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)屬于經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，忽略了各產(chǎn)業(yè)之間在生產(chǎn)資料、勞動力、管理、研發(fā)等產(chǎn)業(yè)鏈上相關(guān)的聯(lián)系，也忽略了產(chǎn)業(yè)在空間上的集聚。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供了涉及一種產(chǎn)業(yè)集群的識別方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備，以解決現(xiàn)有技術(shù)中采用投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)無法說明產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)的關(guān)聯(lián)程度以及空間依賴性的技術(shù)問題。

本發(fā)明提出的技術(shù)方案如下：

本發(fā)明實(shí)施例第一方面提供一種產(chǎn)業(yè)集群的識別方法，包括：獲取待分析行業(yè)中各企業(yè)的經(jīng)營范圍；根據(jù)所述經(jīng)營范圍進(jìn)行分析，得到待分析行業(yè)之間的相似度；根據(jù)待分析行業(yè)之間的相似度進(jìn)行聚類分析，形成多個產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群；根據(jù)多個產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群計算各產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群的空間影響范圍；根據(jù)預(yù)設(shè)空間范圍內(nèi)的行業(yè)屬于不同產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群的概率，確定各產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群的初始單元；根據(jù)所述空間影響范圍以及所述初始單元得到各產(chǎn)業(yè)集群的空間分布。

可選地，根據(jù)所述經(jīng)營范圍進(jìn)行分析，得到待分析行業(yè)之間的相似度，包括：根據(jù)特征值提取算法提取所述經(jīng)營范圍中特征詞的特征值；根據(jù)所述特征詞的特征值為待分析行業(yè)中的每個行業(yè)建立向量模型；根據(jù)向量模型之間的余弦相似度確定待分析行業(yè)之間的行業(yè)相似度。

可選地，根據(jù)待分析行業(yè)之間的相似度進(jìn)行聚類分析，形成多個產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群，包括：根據(jù)社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法對待分析行業(yè)之間的相似度進(jìn)行聚類分析，形成多個產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群。

可選地，所述社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法包括：Fast Unfolding算法或Infomap算法。

可選地，根據(jù)多個產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群計算各產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群的空間影響范圍，包括：根據(jù)多距離空間聚類方法計算各產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群的空間影響范圍。

可選地，根據(jù)預(yù)設(shè)空間范圍內(nèi)的行業(yè)屬于不同產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群的概率，確定各產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群的初始單元，包括：根據(jù)預(yù)設(shè)空間范圍確定多個統(tǒng)計空間單元；根據(jù)模糊數(shù)學(xué)隸屬函數(shù)判斷不同統(tǒng)計空間單元屬于不同產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群的概率；將概率大于第一預(yù)設(shè)值統(tǒng)計空間單元確定為相應(yīng)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集群的初始單元。

可選地，根據(jù)所述空間影響范圍以及所述初始單元得到各產(chǎn)業(yè)集群的空間分布，包括：基于所述空間影響范圍，根據(jù)概率計算結(jié)果將概率大于第二預(yù)設(shè)值的統(tǒng)計空間單元作為鄰近單元；以初始單元為中心，將鄰近單元進(jìn)行合并，得到各產(chǎn)業(yè)集群的空間分布。