本数据集来源于公开采集的揭阳市高新技术企业相关的专利信息。我们首先对原始专利数据进行清洗、整理，并将其导入图数据库，构建了以“申请人”、“发明人”、“专利”等为核心节点的知识图谱。在此基础上，利用图数据科学分析工具，构建了专利申请人之间的合作网络。我们进一步采用Leiden社区发现算法、K-Core核心度算法和局部聚类系数算法对该合作网络进行深度加工，为每个企业（申请人）计算出其所属的创新社群、在网络中的核心度以及邻里节点的紧密程度。此数据集旨在量化揭阳市高新技术企业间的创新合作关系，可用于识别关键创新主体与团体，分析区域创新生态结构，为产业政策制定、企业战略合作和技术投资提供决策支持。

本数据集的加工处理主要基于图数据库及其内置的图数据科学分析工具，主要数据处理规则如下 1.数据建模与存储：使用图数据库，将清洗后的专利数据构建成知识图谱，实体包括“申请人”、“发明人”、“集合专利代码”等，关系包括“申请”、“发明”等。 2.合作网络构建：通过查询语言，识别共同申请同一专利的申请人，以此为依据建立无向的“申请人合作”关系，并以合作次数作为关系的权重。 3.图算法加工：利用图数据科学分析工具创建合作网络的内存投影图，并执行以下算法，生成新的分析维度（字段）： 4.Leiden算法：利用Leiden算法进行社区发现，为每个申请人节点赋予一个社区ID（合作网络编号），用于标识其所属的紧密合作团体。 5.K-Core算法：利用K-Core算法计算每个节点的核心度（kcore值），衡量其在网络中的稳定性和影响力。 6.局部聚类系数算法：计算每个节点的局部聚类系数值，反映其直接合作伙伴之间的连接紧密程度。 7.数据脱敏：为保护企业隐私，本数据集中所有企业名称均进行了去标识化处理，采用“JY_XXX”/“QY_XXX”的格式对揭阳/非揭阳企业进行唯一编码，确保了数据的匿名性和安全性。

作为揭阳市高新技术企业协会，我们可利用本数据集为会员企业、政府部门及投资机构提供精准、数据驱动的决策支持服务，具体应用场景如下： 1.服务政府与政策建议：协会可基于本数据集对区域创新网络的分析，识别出关键创新企业（高k-core值）和核心产业集群（同一社区ID），形成产业发展分析报告，为政府部门制定科技扶持政策、优化创新资源配置提供精准的数据参考。 2.助力企业与投融资对接：协会可以利用数据分析结果，评估会员企业的创新能力和行业影响力，筛选出具有高发展潜力的企业，并向投资机构进行重点推介，促进会员企业与资本市场的有效对接，解决融资难题。 3.促进会员间合作与发展：协会可以为会员企业提供其在行业创新网络中的定位分析报告，帮助企业寻找潜在的技术合作伙伴。同时，协会可依据数据洞察，组织跨领域的专题技术交流会和产业链对接活动，促进会员企业间的协同创新与共同发展。

序号 企业名称 合作网络编号 kcore值 局部聚类系数 合作网络主体名称名单 1 JY_001 0 1 0 JY_001，QY_001 2 JY_002 1 4 1 QY_002，JY_002，QY_003，QY_004，QY_005 3 JY_003 2 1 0 QY_006，JY_003

序号 字段名称 字段类型 字段说明 字段示例值 1 企业名称 VARCHAR(20) 脱敏后的企业唯一编码标识 JY_001 2 合作网络编号 INTEGER Leiden算法得出的社群归属ID 0 3 kcore值 INTEGER K-Core算法计算的核心度指标 1 4 局部聚类系数 FLOAT 节点邻居间的连接紧密程度 0 5 合作网络主体名称名单 TEXT 同一社群内所有企业名称列表 JY_001，QY_001