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

[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。