基于系统动力学的大数据联盟稳定性模型构建与仿真研究

发布时间：2018-05-25 22:13

  本文选题：大数据 + 大数据联盟　； 参考：《情报杂志》2017年10期

【摘要】：[目的/意义]大数据联盟是大数据成果创造和转化的有效途径,研究其稳定性对我国大数据产业健康具有重要现实意义。[方法/过程]运用Cite Space软件对大数据联盟稳定性影响因素进行挖掘分析,构建以数据资源匹配程度、数据资源共享程度、数据资源收益程度为核心模块的大数据联盟稳定性系统动力学模型,并采用Vensim PLE软件对模型进行仿真模拟。[结果 /结论]结果表明,数据资源市场环境系数、数据资源转移效率、学习系数、合作风险率等因素对联盟稳定性的影响较弱,而数据资源势差、数据资源价值量、成果转化系数、信任程度对大数据联盟的稳定性影响比较大。
[Abstract]:[purpose / significance] big data alliance is an effective way to create and transform big data achievements. It is of great practical significance to study its stability for the health of big data industry in China. [method / process] Mining and analyzing the influencing factors of the stability of big data alliance by using Cite Space software, constructing the matching degree of data resources and the degree of data resource sharing. The dynamic model of big data alliance stability system based on the core module of data resource income is simulated by Vensim PLE software. [results / conclusion] the results show that the market environment coefficient, the efficiency of data resource transfer, the learning coefficient and the risk rate of cooperation have a weak influence on the stability of the alliance, but the potential difference of data resource and the value of data resource. The conversion coefficient and the degree of trust have great influence on the stability of big data alliance.
【作者单位】： 哈尔滨理工大学经济与管理学院;哈尔滨理工大学高新技术产业发展研究中心;
【基金】：国家自然科学基金项目“大数据联盟云服务模式研究”(编号:71672050);“基于‘云环境’的IT产业联盟知识转移与共享机制研究”(编号:71272191) 黑龙江省高等学校哲学社会科学创新团队建设计划(编号:TD20123) 黑龙江省哲学社会科学研究规划项目(编号:16GLC08) 黑龙江省普通本科高等学校青年创新人才培养计划(编号:UNPYSCT-2016038)研究成果之一
【分类号】：F49;N941.3

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本文编号：1934832