2026年10月1日 星期四
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基于复杂网络的人工智能产业链关键节点识别研究
作者:杨尚林 李旭芳 程 意
作者单位:上海工程技术大学管理学院
【摘  要】随着人工智能技术的快速发展,对其产业链进行系统性分析和评估具有重要研究价值。当前学界对于人工智能产业关键节点识别的相关研究,仍缺乏从产业复杂网络视角出发的系统性探究。针对这一问题,本文提出了新的关键节点识别算法——SDPS算法。该算法结合了经过节点的最短有向路径次数和K-Shell分解算法,从全局和层级两个维度综合评估节点的重要程度。在后续的算例分析中,本文重点识别出人工智能产业链中位于中下游,但能够辐射到上游或中游的关键节点。此外,通过模拟节点失效的情况,验证了SDPS算法在识别关键节点方面的有效性。本研究为人工智能产业链优化提供科学依据,并为相关政策制定和风险管理提供参考。
【关键词】人工智能产业链;复杂网络;关键节点识别;层级划分;供应链管理

【中图分类号】 F49       【文献标识码】 A         【文章编号】1672-2949(2026)12-0157-06

作者简介:杨尚林(2001-),男,汉族,上海人,上海工程技术大学管理学院硕士研究生,研究方向为信息产业经济;李旭芳(1980-),通讯作者,女,汉族,湖南长沙人,博士后,上海工程技术大学管理学院副教授,研究方向为企业信息管理;程意(1999-),女,汉族,安徽安庆人,上海工程技术大学管理学院硕士研究生,研究方向为信息产业经济。
文章著录格式:杨尚林,李旭芳,程意. 基于复杂网络的人工智能产业链关键节点识别研究 [J]. 时代经贸,2026(12):157-162

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