为了辅助决策者及时有效应对突发事件,降低突发事件带来的各项损失,并解决实时、准确、量化的非精确决策数据客观智能获取问题,从人口基数强大的网络在线评论中提取有价值的情报信息,获得表征为概率语言术语集的决策数据,并提出了一种...为了辅助决策者及时有效应对突发事件,降低突发事件带来的各项损失,并解决实时、准确、量化的非精确决策数据客观智能获取问题,从人口基数强大的网络在线评论中提取有价值的情报信息,获得表征为概率语言术语集的决策数据,并提出了一种基于概率语言术语集和机器学习的突发事件应急决策方法。首先,利用Python编程获取在线评论信息,将获得的信息进行清洗、去重等预处理操作,利用中文自然语言处理(Snow Natural Language Processing, SnowNLP)库对评论进行情感分类,根据情感分类分析结果对评论信息进行统计,从而得到表征为概率语言术语集的各方案在不同属性下的决策属性值;然后,提出基于信息熵和最大化偏差方法的综合权重计算方法,使得属性权重的确定较为客观全面;接着,利用投影法对备选方案进行排序和择优;最后,利用一个实际台风灾害应急决策案例,验证所提方法的可行性和实践性,并通过对比分析与灵敏度分析,验证所提方法的合理性和稳定性。所提方法能够对突发事件网络舆情进行实时监测,可以客观智能获取应急情报数据,并实现对突发事件的有效应对。展开更多
政府在履行职能过程中产生、获取并掌握有关数据,成为政府数据管理和应用的主体。提升政府数据治理效能是政府治理能力现代化的重要体现,其中政府数据协同治理关系着政府治理能力现代化水平,是重要的研究方向和实践领域。以“政府数据...政府在履行职能过程中产生、获取并掌握有关数据,成为政府数据管理和应用的主体。提升政府数据治理效能是政府治理能力现代化的重要体现,其中政府数据协同治理关系着政府治理能力现代化水平,是重要的研究方向和实践领域。以“政府数据协同治理”为主题,基于Citespace可视化分析软件,对2003-2023年Web of Science和CNKI数据库中相关文献进行分析,梳理政府数据协同治理领域的研究现状及发展趋势得出:在文献数量和时间上,国外多于国内且时间早于国内;在研究主题上,国外研究就政府数据协同治理中的治理、管理、协同、绩效、框架开展丰富研究,国内则侧重于围绕政府数据协同治理就大数据、多元主体、政府监管、治理等展开丰富研究,对应急管理、食品安全等领域关注较高,在具体领域深入推进。未来研究中,政府数据协同治理中的政府职能、市场监管等国内研究将逐步兴起,而协同创新、合作生产、透明性等国外研究将成为热点。展开更多
文摘为了辅助决策者及时有效应对突发事件,降低突发事件带来的各项损失,并解决实时、准确、量化的非精确决策数据客观智能获取问题,从人口基数强大的网络在线评论中提取有价值的情报信息,获得表征为概率语言术语集的决策数据,并提出了一种基于概率语言术语集和机器学习的突发事件应急决策方法。首先,利用Python编程获取在线评论信息,将获得的信息进行清洗、去重等预处理操作,利用中文自然语言处理(Snow Natural Language Processing, SnowNLP)库对评论进行情感分类,根据情感分类分析结果对评论信息进行统计,从而得到表征为概率语言术语集的各方案在不同属性下的决策属性值;然后,提出基于信息熵和最大化偏差方法的综合权重计算方法,使得属性权重的确定较为客观全面;接着,利用投影法对备选方案进行排序和择优;最后,利用一个实际台风灾害应急决策案例,验证所提方法的可行性和实践性,并通过对比分析与灵敏度分析,验证所提方法的合理性和稳定性。所提方法能够对突发事件网络舆情进行实时监测,可以客观智能获取应急情报数据,并实现对突发事件的有效应对。
文摘政府在履行职能过程中产生、获取并掌握有关数据,成为政府数据管理和应用的主体。提升政府数据治理效能是政府治理能力现代化的重要体现,其中政府数据协同治理关系着政府治理能力现代化水平,是重要的研究方向和实践领域。以“政府数据协同治理”为主题,基于Citespace可视化分析软件,对2003-2023年Web of Science和CNKI数据库中相关文献进行分析,梳理政府数据协同治理领域的研究现状及发展趋势得出:在文献数量和时间上,国外多于国内且时间早于国内;在研究主题上,国外研究就政府数据协同治理中的治理、管理、协同、绩效、框架开展丰富研究,国内则侧重于围绕政府数据协同治理就大数据、多元主体、政府监管、治理等展开丰富研究,对应急管理、食品安全等领域关注较高,在具体领域深入推进。未来研究中,政府数据协同治理中的政府职能、市场监管等国内研究将逐步兴起,而协同创新、合作生产、透明性等国外研究将成为热点。
