嚴(yán) 斌，郭超群，張 兵

(揚(yáng)州大學(xué) 建筑科學(xué)與工程學(xué)院， 江蘇 揚(yáng)州 225127)

“十三五”規(guī)劃以來(lái)，我國(guó)高等教育“井噴式”高速發(fā)展，進(jìn)入普及化階段是當(dāng)前我國(guó)高等教育發(fā)展的新時(shí)代特征[1]。2020年我國(guó)高校在校生人數(shù)達(dá)3700萬(wàn)人，但高校建設(shè)空間總量增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)長(zhǎng)期滯后于辦學(xué)規(guī)模增長(zhǎng)[2]，高教用地規(guī)模與建筑規(guī)模仍存在一定缺口。對(duì)此，教育部與地方政府投入大量資金，高校積極改善經(jīng)費(fèi)結(jié)構(gòu)、拓寬籌措方式以適應(yīng)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)需求[3]，掀起高校基建熱潮。

高校基建工程具有項(xiàng)目類型多樣、同期建設(shè)項(xiàng)目多、體量大及進(jìn)度各異等特點(diǎn)[4]。此外，由于高?；ㄗ陨淼姆菭I(yíng)利、社會(huì)影響力大等特殊性質(zhì)及其不僅僅提供教育科研場(chǎng)所，還包括配套的文化生活區(qū)與體育休閑區(qū)的公共服務(wù)性質(zhì)[5]，高校基建工程戰(zhàn)略意義重大，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)及文化環(huán)境有深刻長(zhǎng)遠(yuǎn)的影響。建設(shè)周期內(nèi)，大型、復(fù)雜的高校基建工程涉及諸多利益相關(guān)者[6]，是一個(gè)跨組織的行為集合[7]，大部分高校專設(shè)基建管理處，梳理整合規(guī)劃、基本建設(shè)、資產(chǎn)管理等職能。

龐大的資金投入及高難度、系統(tǒng)性的管理過(guò)程催生了關(guān)系復(fù)雜，且具有與一般工程承包商合作網(wǎng)絡(luò)類似的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征[8]的高?；ê献骶W(wǎng)絡(luò)。合作趨勢(shì)既能夠促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)行動(dòng)者緊密協(xié)作，也容易形成扎根于利益同盟的“合作封閉圈”，使高?；ê献骶W(wǎng)絡(luò)成為一把“雙刃劍”，具有辯證的兩面性。2016年7月，北京市委巡視組點(diǎn)名批評(píng)部分高校存在少數(shù)固定施工隊(duì)長(zhǎng)期壟斷基建工程的情況，社會(huì)影響惡劣。為引導(dǎo)行業(yè)內(nèi)良性競(jìng)爭(zhēng)，保證高?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)的質(zhì)量及進(jìn)度，高?；ü芾碚咭叱鲞@個(gè)無(wú)形的“合作封閉圈”。

高?；ê献骶W(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間關(guān)系復(fù)雜[9]，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征顯著，但目前少有學(xué)者運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論與相關(guān)數(shù)學(xué)分析方法對(duì)其進(jìn)行深入研究。鑒于此，本研究使用爬蟲技術(shù)對(duì)32所高校的基建中標(biāo)信息進(jìn)行搜集，運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)工具建立基建合作網(wǎng)絡(luò)模型，并使用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)中較著名的密度聚類算法(Density—Based Spatial Clustering of Application with Noise，DBSCAN)，對(duì)其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及聚類特征進(jìn)行深入分析。

1 文獻(xiàn)回顧

隨著高?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)熱潮興起，各參建單位與不同基建項(xiàng)目間逐漸形成復(fù)雜的合作關(guān)系，其構(gòu)成的合作網(wǎng)絡(luò)是一種無(wú)權(quán)無(wú)向網(wǎng)絡(luò)[10]。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)建模、分析及演化研究等方面提供了大量可借鑒的研究成果[11,12]，本研究分別從合作網(wǎng)絡(luò)、工程承包商合作關(guān)系、高?；ê献骶W(wǎng)絡(luò)及方法理論模型四方面進(jìn)行文獻(xiàn)梳理。合作滲透“產(chǎn)學(xué)研”的方方面面，國(guó)內(nèi)學(xué)者在科研合作網(wǎng)絡(luò)[13]的形成及仿真研究中取得了較多成果。顧偉男等[14]構(gòu)建“一帶一路”沿線國(guó)家科研合作矩陣，采用GIS(Geographic Information System)空間分析及社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，在科研合作網(wǎng)絡(luò)的多元結(jié)構(gòu)及形成機(jī)制研究中取得成果；岳增慧等[15]構(gòu)建科研合作網(wǎng)絡(luò)知識(shí)擴(kuò)散個(gè)體行為模型，使用MATLAB工具仿真知識(shí)擴(kuò)散過(guò)程，提出科研合作雙向知識(shí)擴(kuò)散模式。此外，合作網(wǎng)絡(luò)對(duì)學(xué)術(shù)績(jī)效、企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效影響顯著。曹霞等[16]構(gòu)建基于申請(qǐng)人及專利的雙模合作網(wǎng)絡(luò)，探討網(wǎng)絡(luò)中企業(yè)節(jié)點(diǎn)的關(guān)系勢(shì)能對(duì)創(chuàng)新績(jī)效的影響機(jī)制；張藝等[17]通過(guò)理論推演與實(shí)證分析，提出產(chǎn)學(xué)研合作網(wǎng)絡(luò)規(guī)模及節(jié)點(diǎn)中心度對(duì)網(wǎng)絡(luò)主體學(xué)術(shù)績(jī)效的影響程度呈倒“U”分布。

工程承包商合作關(guān)系研究始于項(xiàng)目利益相關(guān)者管理[18]，當(dāng)下主要集中在技術(shù)創(chuàng)新合作、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系影響力等方面。李永奎、劉祥彪等[19]通過(guò)構(gòu)建工程科技創(chuàng)新合作網(wǎng)絡(luò)，提出國(guó)有企業(yè)和高等學(xué)校在重大工程創(chuàng)新中發(fā)揮著重要作用。李永奎、崇丹等[20]通過(guò)建立建筑企業(yè)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型研究地緣社會(huì)及資源關(guān)系對(duì)企業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的影響程度。

在重大工程，特別是大型、復(fù)雜的基建項(xiàng)目合作網(wǎng)絡(luò)方面，潘華等[21]從頂層和框架設(shè)計(jì)視角分別對(duì)大型復(fù)雜項(xiàng)目組織網(wǎng)絡(luò)研究所涉及的相關(guān)概念、研究程序、網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建進(jìn)行了闡述。宋馳[22]在共生理論視角下，基于供應(yīng)鏈合作關(guān)系構(gòu)建包括公辦高校及代建單位的共生生態(tài)系統(tǒng)，探討如何提高高?；ù?xiàng)目管理效率。高?；ê献骶W(wǎng)絡(luò)具有鮮明的“政府 - 市場(chǎng)”二元作用特征[5]，受制度及環(huán)境制約的影響，體現(xiàn)出利益相關(guān)者及參與組織多元化、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中心化趨勢(shì)明顯、合作關(guān)系復(fù)雜等突出特征。

研究方法層面，當(dāng)下社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析(Social Network Analysis，SNA)是公認(rèn)的研究復(fù)雜、大型工程組織結(jié)構(gòu)的重要理論與方法[23,24]，是有效的網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建、可視化工具。此外，楊博等[25]指出基于機(jī)器學(xué)習(xí)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)聚類方法對(duì)其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)分析及理解復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)行為不僅具有重要理論意義，且應(yīng)用前景廣泛，如楊芳勛[26]驗(yàn)證了DBSCAN算法解決電子郵件復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中社團(tuán)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題的有效性。基于密度的噪聲空間聚類算法DBSCAN是一種能夠在噪聲空間數(shù)據(jù)中識(shí)別任意聚類形狀，把高密度區(qū)域劃分為簇類的機(jī)器學(xué)習(xí)算法[27]，關(guān)于其參數(shù)自適應(yīng)方法已有較多成果[28,29]可供參考，能夠克服人為設(shè)置Eps和Min Pts參數(shù)而降低聚類精度的缺點(diǎn)。

綜上，雖然目前有關(guān)高?；ê献骶W(wǎng)絡(luò)的研究相對(duì)較少，但與其相關(guān)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與分析的理論與方法都趨于成熟。鑒于此，本文基于SNA理論方法，使用UCINET 6.0軟件構(gòu)建高?；ê献骶W(wǎng)絡(luò)模型，基于案例分析其網(wǎng)狀拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征，并利用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)DBSCAN算法過(guò)程及參數(shù)自適應(yīng)優(yōu)化，在保證聚類精度的基礎(chǔ)上對(duì)案例聚類以驗(yàn)證相應(yīng)結(jié)論。本研究是對(duì)高?；ê献骶W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及聚類特征的具體量化分析，為高?；ü芾韺?shí)踐提供新的思路。

2 合作網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建與結(jié)構(gòu)分析

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

高?；üこ掏队煤笾饕獮閹熒后w提供科研學(xué)習(xí)、生活場(chǎng)所，其管理涉及可行性研究、勘察設(shè)計(jì)、施工及竣工資料整理等多個(gè)環(huán)節(jié)，各環(huán)節(jié)的質(zhì)量、進(jìn)度把控都能夠影響到最終項(xiàng)目的成敗。當(dāng)下高校基建工程主要通過(guò)公開招標(biāo)的方式確定承建單位，各高校基建管理部門負(fù)責(zé)項(xiàng)目全過(guò)程跟蹤管理。本研究聚焦于高校基建合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及聚類特征分析，考慮各高校門戶網(wǎng)站(一般為基建處或招投標(biāo)管理辦公室)所公布數(shù)據(jù)的完備性及時(shí)效性，選擇32所高校(覆蓋教育部直屬、“985、211工程”及普本“一批次”且分布于不同省份)2018年以來(lái)的基建工程及最終的中標(biāo)單位為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)建立合作網(wǎng)絡(luò)。所選案例在城市分布、資金與建設(shè)規(guī)模、項(xiàng)目復(fù)雜程度等方面各不相同，其中包含14所教育部直屬高校，4所高校2019年預(yù)算經(jīng)費(fèi)在75所教育部直屬高校中排列前十；32所高校來(lái)自于21座不同城市，其中19所高校來(lái)自于一線城市，14所高?，F(xiàn)有3個(gè)以上校區(qū)，15所高?；üこ讨写嬖谛陆▎雾?xiàng)工程。

若不同中標(biāo)公示文件中的基建工程屬于同一單項(xiàng)工程(具備獨(dú)立設(shè)計(jì)文件，且竣工投用后可獨(dú)立發(fā)揮生產(chǎn)、使用等功能的建設(shè)工程)，則將其合并為同一基建項(xiàng)目；對(duì)應(yīng)多個(gè)不同中標(biāo)單位，代表他們合作參與此項(xiàng)工程。與此同時(shí)，某些資質(zhì)完備、業(yè)務(wù)能力強(qiáng)的承包商能夠同時(shí)參與多個(gè)基建工程的建設(shè)，代表該承包商與這些基建工程的節(jié)點(diǎn)兩兩相連。在整個(gè)招投標(biāo)過(guò)程中，以高校為甲方代表的基建項(xiàng)目與承包商間的合作是一種雙向確認(rèn)關(guān)系，且因建設(shè)產(chǎn)品的固定性特點(diǎn)，不考慮合作次數(shù)，構(gòu)建的合作網(wǎng)絡(luò)屬于無(wú)權(quán)無(wú)向的雙模網(wǎng)絡(luò)。

2.2 合作網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

對(duì)各高校門戶網(wǎng)站所公示的中標(biāo)文件內(nèi)容進(jìn)行爬取后，將所得資料整理為代表不同高校的基建合作網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣，并導(dǎo)入社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析工具UCINET 6.0軟件中，生成合作網(wǎng)絡(luò)模型，32所高校的合作網(wǎng)絡(luò)如圖1所示(圖中紅色節(jié)點(diǎn)代表中標(biāo)單位，藍(lán)色節(jié)點(diǎn)代表基建項(xiàng)目)。

圖1 某高?；ê献骶W(wǎng)絡(luò)

2.3 合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析

網(wǎng)絡(luò)中的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)既可能因?yàn)閷傩韵嗨飘a(chǎn)生聯(lián)系，也可能因?yàn)榻Y(jié)構(gòu)特征相似形成鏈接[30,31]。本研究旨在對(duì)高?；ê献骶W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其聚類特征進(jìn)行分析，但基建工程與中標(biāo)單位間的雙向確認(rèn)合作關(guān)系建立在特殊的節(jié)點(diǎn)屬性基礎(chǔ)上，因此在通過(guò)數(shù)學(xué)工具揭示合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征的同時(shí)，深入挖掘核心關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)屬性信息，能夠?yàn)楦咝；ǖ娜粘９芾砉ぷ鲙?lái)啟示。

高?；ê献骶W(wǎng)絡(luò)由“高校基建項(xiàng)目”和“參建單位”兩類節(jié)點(diǎn)集合構(gòu)成，根據(jù)行動(dòng)者集合的性質(zhì)進(jìn)行劃分屬于雙模非連通網(wǎng)絡(luò)。由圖1可以發(fā)現(xiàn)，所有合作網(wǎng)絡(luò)中都存在一個(gè)或兩個(gè)核心集群(Core-Lan，CL)，屬于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的局域網(wǎng)絡(luò)范疇，其他邊緣節(jié)點(diǎn)(Edge-Node，EN)或多或少地分布在網(wǎng)絡(luò)四周，整體上呈現(xiàn)出較為清晰的層級(jí)結(jié)構(gòu)。如北京大學(xué)基建合作網(wǎng)絡(luò)中核心局域網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù)為71，包含54個(gè)中標(biāo)單位與17個(gè)基建項(xiàng)目，占節(jié)點(diǎn)總數(shù)的46.4%，其他82個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)離散分布于四周。

不同規(guī)模的合作網(wǎng)絡(luò)都存在向核心關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)中心化的明顯趨勢(shì)，從節(jié)點(diǎn)屬性角度來(lái)看，核心關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)常為大型、復(fù)雜的單項(xiàng)基建工程或資質(zhì)完備的咨詢、建筑企業(yè)。不難發(fā)現(xiàn)，當(dāng)核心關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)為基建項(xiàng)目時(shí)，合作網(wǎng)絡(luò)中的核心局域網(wǎng)邊界通常為參建單位。

高校大型、復(fù)雜的基礎(chǔ)設(shè)施乃至一個(gè)新校區(qū)的建設(shè)往往需要眾多參建單位跨組織合作，同時(shí)資質(zhì)高、規(guī)模大的企業(yè)能夠與其他基建項(xiàng)目節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生鏈接，形成以大型基建項(xiàng)目為中心的局域網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)參建單位成為局域網(wǎng)中的核心節(jié)點(diǎn)時(shí)，則提示可能出現(xiàn)“合作封閉圈”問(wèn)題，需要加以關(guān)注。

3 聚類特征分析

3.1 案例聚類指標(biāo)選取

根據(jù)上文，高?；ê献骶W(wǎng)絡(luò)包含一個(gè)或兩個(gè)核心集群及不同數(shù)量的邊緣節(jié)點(diǎn)，猜想“核心局域網(wǎng)個(gè)數(shù)”及“中心化程度”是兩個(gè)合理分類維度，此部分通過(guò)DBSCAN算法將案例合作網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行聚類加以驗(yàn)證。

邊緣節(jié)點(diǎn)比例能夠在一定程度上反映整體網(wǎng)的中心化程度，因此本研究選擇核心局域網(wǎng)節(jié)點(diǎn)比例及邊緣節(jié)點(diǎn)比例為案例聚類指標(biāo)，指標(biāo)信息匯總見表1?；?xiàng)目與中標(biāo)單位的雙向確認(rèn)合作關(guān)系賦予兩者同等地位，為更清晰地展示合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征，統(tǒng)計(jì)節(jié)點(diǎn)數(shù)量比例時(shí)不再區(qū)分兩類節(jié)點(diǎn)。

表1 案例聚類指標(biāo)信息

3.2 算法原理3.2.1 DBSCAN算法過(guò)程

DBSCAN聚類算法，通過(guò)設(shè)定參數(shù)半徑Eps及鄰域內(nèi)最少點(diǎn)數(shù)量Min Pts，在噪聲空間中將密度足夠高的區(qū)域劃分為簇。本研究使用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)算法過(guò)程。

(1)算法需要確定一種距離度量，本研究使用歐氏距離測(cè)量樣本點(diǎn)在三維空間中的距離ρ。

(1)

(2)算法需要輸入?yún)?shù)半徑Eps及鄰域內(nèi)最少點(diǎn)數(shù)量Min Pts兩個(gè)參數(shù)，聚類過(guò)程如圖2所示，核心點(diǎn)滿足半徑Eps鄰域內(nèi)的樣本點(diǎn)不少于Min Pts。

圖2 DBSCAN算法聚類過(guò)程示意

(3)根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，算法參數(shù)Eps的確定一般根據(jù)K- 距離(樣本點(diǎn)到所有點(diǎn)間第K近的距離)升序變化曲線中發(fā)生急劇變化的位置確定，而該位置對(duì)應(yīng)的K值即為參數(shù)Min Pts的值。若經(jīng)驗(yàn)值聚類效果不理想，可以適當(dāng)調(diào)整，通過(guò)迭代計(jì)算對(duì)比確定最適合的參數(shù)值。

(4)若樣本點(diǎn)不屬于任何簇，則被判定為噪聲點(diǎn)，算法使用輪廓系數(shù)[32]評(píng)價(jià)聚類效果的好壞。

3.2.2 參數(shù)自適應(yīng)過(guò)程

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)確定算法參數(shù)的傳統(tǒng)辦法存在人為干預(yù)、需要多次調(diào)整迭代的弊端。本研究使用Python語(yǔ)言，采用K- 距離及數(shù)學(xué)期望法生成K- 平均最近鄰距離列表，依次求出每個(gè)平均最近距離對(duì)應(yīng)的鄰域內(nèi)樣本點(diǎn)數(shù)量并生成期望值列表。在此基礎(chǔ)上引入密度閾值Density[32]：

(2)

通過(guò)繪制Density隨K- 平均最近距離變化曲線(圖3)，觀察其急劇變化位置確定參數(shù)Eps合理范圍，保證聚類精度的同時(shí)能夠減少傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)方法的迭代次數(shù)。

3.3 結(jié)果分析

(1)參數(shù)確定

觀察圖3可知，當(dāng)K- 平均最近鄰距離在(0,0.2)區(qū)間范圍內(nèi)變化時(shí)，密度閾值在473.29(K=1)及77.62(K=5)兩點(diǎn)間急劇下滑，后呈平緩變化趨勢(shì)。因此判斷：參數(shù)Eps的合理區(qū)間范圍在K=2與K=5兩點(diǎn)間，即(0.079,0.182)；為保證算法聚類精度，參數(shù)Min Pts理論上應(yīng)≥3，則參數(shù)Min Pts應(yīng)在區(qū)間[3,5]范圍取整，不同取值對(duì)應(yīng)的三維聚類效果不同。縮小參數(shù)范圍后，能夠顯著減少工作量。經(jīng)過(guò)少量嘗試確定參數(shù)Min Pts取值為3或4，且參數(shù)Eps取值為0.12或0.15時(shí)，能夠獲得較好的聚類效果，下文針對(duì)四種情況做具體分析。

圖3 Density隨K - 平均最近鄰距離變化曲線

(2)三維聚類結(jié)果分析

不同參數(shù)取值條件下的聚類結(jié)果如圖4～7所示。

圖4 聚類結(jié)果(Eps=0.12，Min Pts=3，輪廓系數(shù)=0.543，Noise=21.88%)

圖5 聚類結(jié)果(Eps=0.15，Min Pts=4，輪廓系數(shù)=0.543，Noise=21.88%)

觀察圖4，5發(fā)現(xiàn)，Eps=0.12，Min Pts=3及Eps=0.15，Min Pts=4條件下，聚類結(jié)果相同，案例在21.88%的噪聲空間中聚為3類，單局域網(wǎng)案例以“中心化程度”為維度聚為2簇；具有2個(gè)核心局域網(wǎng)的案例聚為一簇，分類維度“中心化程度”未得到體現(xiàn)。此時(shí)雖然輪廓系數(shù)較高，但7個(gè)案例被作為噪聲處理，整體聚類效果不理想。

圖6 聚類結(jié)果(Eps=0.12，Min Pts=4，輪廓系數(shù)=0.510，Noise=25%)

觀察圖6，Eps=0.12，Min Pts=4條件下，單局域網(wǎng)案例聚為3簇，一個(gè)單局域網(wǎng)案例被聚類到雙局域網(wǎng)案例簇中，雙局域網(wǎng)案例的聚類未區(qū)分中心化程度不同的案例，且8個(gè)案例被作為噪聲處理，聚類效果并不理想。

觀察圖7，Eps=0.15，Min Pts=3條件下，案例聚為4簇，分類維度“核心局域網(wǎng)個(gè)數(shù)”及“中心化程度”均得到體現(xiàn)，輪廓系數(shù)0.507雖不是最高，但不存在噪聲樣本，整體聚類效果好。

圖7 聚類結(jié)果(Eps=0.15，Min Pts=3，輪廓系數(shù)=0.507，Noise=0.00%)

(3)聚類特征分析

圖7中黃點(diǎn)及紅點(diǎn)分別代表具有2個(gè)核心局域網(wǎng)、中心化程度不同的高?；ê献骶W(wǎng)絡(luò)；綠點(diǎn)及藍(lán)點(diǎn)則分別代表僅有1個(gè)核心局域網(wǎng)、中心化程度不同的高?；ê献骶W(wǎng)絡(luò)；32個(gè)案例中共21所高校的基建合作網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)1個(gè)核心局域網(wǎng)且中心化程度低(案例離散節(jié)點(diǎn)比例均大于32.5%)，占案例總數(shù)的65.63%。前文猜想：“核心局域網(wǎng)個(gè)數(shù)”及“中心化程度”是高校基建合作網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)合理分類維度得到驗(yàn)證，能夠?yàn)楹罄m(xù)合作網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)信息深度挖掘及有監(jiān)督學(xué)習(xí)提供支撐。

4 結(jié)論與討論

本研究基于SNA理論方法構(gòu)建32所高校的基建合作網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行分析。在此基礎(chǔ)上，研究基于自適應(yīng)參數(shù)的DBSCAN算法，分析案例聚類特征，得出以下結(jié)論：

(1)不同規(guī)模的合作網(wǎng)絡(luò)都存在向核心關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)中心化的明顯趨勢(shì)；

(2)從節(jié)點(diǎn)屬性角度來(lái)看，核心關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)常為大型、復(fù)雜的單項(xiàng)基建工程或資質(zhì)完備的咨詢、建筑企業(yè)；

(3)“核心局域網(wǎng)個(gè)數(shù)”及“中心化程度”是高?；ê献骶W(wǎng)絡(luò)兩個(gè)合理的分類維度。

研究成果為后續(xù)的高?；ê献骶W(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)信息深度挖掘及有監(jiān)督學(xué)習(xí)提供有力支撐，據(jù)此對(duì)高?；ü芾砉ぷ魈岢鲆韵聨c(diǎn)建議：

(1)參建單位成為局域網(wǎng)中的核心節(jié)點(diǎn)時(shí)，提示可能出現(xiàn)“合作封閉圈”問(wèn)題。一般情況下，局域網(wǎng)絡(luò)的數(shù)量與形態(tài)受大型、復(fù)雜基建項(xiàng)目的影響，它們需要不同專業(yè)的承包商合作完成，能夠吸附邊緣節(jié)點(diǎn)形成以自身為中心的核心局域網(wǎng)。值得關(guān)注的是活躍的中標(biāo)單位能夠?qū)⒉煌幕?xiàng)目關(guān)聯(lián)在同一局域網(wǎng)絡(luò)中，進(jìn)而形成以基建項(xiàng)目為邊界的核心局域網(wǎng)絡(luò)。

(2)建立高校基建合作網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控平臺(tái)，通過(guò)基建數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理與動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，同時(shí)在節(jié)點(diǎn)間加入負(fù)責(zé)人、合同、進(jìn)度與預(yù)算控制等關(guān)鍵信息，提高合作協(xié)調(diào)程度，促使合作關(guān)系健康發(fā)展。

辯證地看，高校基建合作網(wǎng)絡(luò)是一把“雙刃劍”，“合作封閉圈”問(wèn)題是管理者面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。本研究從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)角度深入分析了高校基建合作網(wǎng)絡(luò)的聚類特征，一定程度上能夠豐富高?；ü芾砝碚?，促使基建管理工作更加規(guī)范、高效。而基于節(jié)點(diǎn)屬性的不同合作網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)形成內(nèi)因分析及如何通過(guò)平臺(tái)建設(shè)將基建負(fù)責(zé)人、合同管理、進(jìn)度與預(yù)算控制等實(shí)際信息關(guān)聯(lián)至合作網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)間等問(wèn)題，是后續(xù)值得深入研究的方向。