Resumen:La vitalidad económica urbana es un indicador crucial del potencial de crecimiento a largo plazo de una ciudad, que comprende métricas clave como el número anual de nuevas empresas y la población empleada. Sin embargo, modelar la vitalidad económica urbana sigue siendo un desafío. Este estudio desarrolla ECO-GROW, un marco de múltiples gráficos que modela las redes interurbanas de China (2005-2021) para generar incorporaciones urbanas que modelen la vitalidad económica urbana. Los enfoques tradicionales que se basan en agregados estáticos a nivel de ciudad no logran capturar una dinámica fundamental: la trayectoria de desarrollo de una ciudad hoy puede reflejar la de sus contrapartes estructuralmente similares mañana. ECO-GROW supera esta limitación integrando vínculos industriales, similitudes de puntos de interés, similitudes de migración y evolución temporal de la red a lo largo de 15 años. El marco combina un GCN dinámico Top-K para seleccionar de forma adaptativa conexiones interurbanas influyentes y un mecanismo de puntuación gráfica adaptativo para ponderar dinámicamente los impactos interregionales. Además, el modelo incorpora una tarea de predicción de enlaces basada en Barabasi Proximity, optimizando la representación del gráfico. Los resultados experimentales demuestran la precisión superior de ECO-GROW a la hora de predecir actividades empresariales y tendencias de empleo en comparación con los modelos convencionales. Al abrir nuestro código, permitimos que las agencias gubernamentales y las organizaciones del sector público aprovechen el análisis de big data para la planificación urbana basada en evidencia, la formulación de políticas económicas y las decisiones de asignación de recursos que benefician a la sociedad en general.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 30 de noviembre de 2025.
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