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大数据产业的属性与分类界定及其模糊识别研究
引用本文:李桥兴,胡雨晴.大数据产业的属性与分类界定及其模糊识别研究[J].科技管理研究,2020,40(3):163-173.
作者姓名:李桥兴  胡雨晴
作者单位:贵州大学管理学院,贵州贵阳550025;贵州大学喀斯特地区发展战略研究中心,贵州贵阳550025
基金项目:2018年度贵州省哲学社会科学规划联合基金课题“基于自组织理论的贵州省大数据产业生态系统演化机理研究”(18GZLH04)和2017年度贵州省国内一流学科建设项目“大数据科学与技术学科群”(GNYL[2017]005)。
摘    要:根据产业经济学理论,界定大数据产业的内涵,即大数据价值实现以及属性特征即数据涌现性、信息技术性、强实时性和高融合性等;基于产业链概念从产品和服务视角将大数据产业划分为大数据资源供应业、大数据设备供应业、大数据技术服务业和大数据融合应用业等4大类别并归纳出对应的类别特征;鉴于企业的大数据产业属性和大数据产业类别都具有识别模糊性,依次建立属性隶属度函数和类别隶属度函数来判断某企业的大数据产业的属性程度与类别程度,并采用模拟案例说明其判断可靠性。

关 键 词:产业分类  属性特征  大数据技术  模糊识别
收稿时间:2019/8/31 0:00:00
修稿时间:2019/9/18 0:00:00

Research on the definition of attribute and classification of the big data industry as well as its fuzzy recognition
Abstract:According to the theory of industrial economics, we defined that the connotation of big data industry is to realize the value of big data, and concluded that its attribute characteristics are data emergence, information technology, strong real-time and high fusion. Based on the concept of industrial chain, the big data industry is divided into four categories from the perspective of products and services: big data resource supply, big data equipment supply, big data technology service and big data fusion application, and then we summarized their corresponding category characteristics. Because the attributes and the categories of big data enterprises are the ambiguity to be identified, the attribute membership function and the category membership function are established in order to judge the big data attributes of enterprises and the categories of big data enterprises. Finally, the case was used to explain its reliability.
Keywords:industry classification  attribute characteristics  big data technology  fuzzy recognition
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