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

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[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。 [Purpose / Significance] Big Data Alliance is an effective way to create and transform big data achievements. It is of great practical significance to study the stability of big data industries for the health of big data industries in China. [Method / Process] The Cite Space software was used to mine the impact factors of Big Data Alliance stability and construct the Big Data Alliance stability system dynamics model with the matching degree of data resources, the degree of sharing of data resources and the degree of data resources gain as the core module , And use Vensim PLE software to simulate the model. [Results / Conclusions] The results show that the factors such as market environment coefficient, data resource transfer efficiency, learning coefficient and cooperation risk ratio have a weak influence on the coalition stability. However, data resource potential difference, data resource value, The degree of trust has a big impact on the stability of Big Data Alliance.
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