利用网络关键词构建创新问题，可以通过以下步骤实现：

确定核心关键词。这些关键词应反映问题的核心领域或研究方向。例如，在生物医药领域，关键词可能包括“基因编辑”、“RNA干扰”或“药物靶点”。通过PubMed等学术数据库，可以围绕这些关键词构建引文网络，分析相关研究的引用关系和知识结构。

整合多维度网络数据。除了引文网络，还应考虑社交网络、产品网络、时间网络、空间网络和语义网络。例如，通过社交网络分析研究者之间的合作模式，或通过语义网络提取关键词之间的语义关联，从而构建更全面的知识图谱。

第三，利用语义网络增强信息关联性。通过结合CopyNet和语义网络技术，可以为关键词生成更丰富的语义信息。这种方法不仅能够提供关键词的直接关联，还能通过语义相似度分析，揭示潜在的研究方向或跨学科联系。例如，在生物数据语义网络中，通过分析关键词的语义相关性，可以发现新的研究切入点。

第四，构建关键词共现矩阵。使用编程语言如Python，可以构建关键词共现矩阵，分析关键词在不同文献中的共同出现频率。通过优化算法，解决关键词缺失或重复的问题，从而提高数据分析的准确性。例如，在构建URL时，可以通过标签名和页码的组合生成新的检索路径。

最后，应用关键词优化策略。在搜索引擎优化中，合理布局关键词可以提升内容的可见性。通过Google Analytics、百度统计等工具分析用户行为，可以针对性地调整关键词策略，从而推动问题的深入探索。

综上所述，利用网络关键词构建创新问题需要综合运用引文网络、多维度网络数据和语义分析技术，并通过编程和优化策略实现高效的信息整合。这种方法不仅能够提升研究的关联性和准确性，还能促进跨学科合作和知识创新。