摘要：在＂一带一路＂沿线的65个国家中,46个国家拥有登记在案的港口,同时海上航运贸易占国际贸易总量的75%以上。为了充分了解＂一带一路＂沿线国家和地区航运贸易情况,评估国家、区域之间贸易往来关系,本文选取了2016年＂一带一路＂国家和地区船舶历史运动轨迹,首先基于规则判定的方法挖掘船舶停港事件,并以港口为主要节点,港口间货运往来事件为连接形成＂一带一路＂国际航运贸易网络。在此基础上,对贸易网络进行如下网络结构分析：（1）＂一带一路＂贸易网络基本属性统计,包括网络连通性、度分布、平均最短路径;（2）网络节点中心度计算,主要采用Eigenvector Centrality评估分析贸易网中节点中心度;（3）结合社会网络挖掘中社区挖掘的概念,使用Fast Unfolding算法对贸易网络进行社区发现。可以看出,＂一带一路＂沿线国家和地区贸易往来错综复杂,港口之间呈现小世界网络特性;土耳其、俄罗斯、中国等国的港口影响力靠前;并且形成五大贸易社区,这些社区的分布和地理位置分布基本吻合,但仍然有部分国家受特殊贸易行为的影响,所属社区有所打破区域限制。本文旨在通过航运大数据构建贸易网络,在网络分析基础上,更好地评价节点影响力,更清晰地分析贸易网络结构,为＂一带一路＂战略更好地实施提供帮助。

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