《表3 4种模型构建中样本节点输出的相关系数》

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《区域间专利转让的网络结构研究》

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根据网络结构数据属性（定比与定类数据）的不同，分别可以构建连续与离散的核心-边缘网络结构模型。由于本文中样本节点的专利转让网络结构数据属于定类数据（数据类型分为“0”和“1”），故本文通过构建离散的核心-边缘网络结构模型来进一步分析2016年样本节点跨区域专利转让网络结构的特征，分别分析在核心-边缘全关联模型、核心-边缘无关模型、核心-边缘局部关联模型以及核心-边缘缺失模型的情况下实际矩阵与理想矩阵的拟合程度[22]，以此来选择本文最终构建的数据模型。刘军[24]指出，在核心-边缘局部关联模型中，当核心到外围节点的密度达到0.6时，实际矩阵与理想矩阵的相关系数最大。故本文将核心-边缘局部关联模型的密度设为0.6进行下一步的比较。4种模型构建中的输出相关系数如表3所示。可以看出，当采用核心-边缘缺失模型时，最终拟合度（重排后矩阵与理想矩阵的相关系数）最大，即此时的实际矩阵与理想矩阵的拟合程度最好。故在本文中，我们选取核心-边缘缺失模型进行分析。