基于知识图谱的社区治理决策研究

发布时间：2025-03-15 02:09

　　中共十九大报告中指出了“加强社区治理体系建设,把社会治理重点推进到基层”的工作指示,社区治理引起了专家学者的广泛关注。在现有的社区治理研究中,大多以定性的理论研究为主,且普遍存在着居民缺乏自主参与社区治理的问题。北京市“12345”市民服务热线中的文本数据中蕴含了大量居民对社区问题的反馈,但问题琐碎且无规律。知识图谱作为自然语言处理的新兴技术,可以结构化地描述文本数据中各实体间的关联,挖掘文本蕴含的规律。因此,将知识图谱应用于社区治理领域可以更高效地提取有效信息,辅助社区治理工作人员提升效率。本文以北京市“12345”市民服务热线中的文本数据作为基础,从居民诉求角度出发,首先通过LDA主题聚类模型确定社区治理领域的主要问题类别,其次开展了关于构建社区治理领域知识图谱的关键技术研究,并设计决策支持平台。主要的研究内容和研究成果如下:(1)对文本数据预处理并确定主题类别。针对本文分词准确率不高的问题,爬取公开网站数据集,构建含有26961条信息的地址词典,使得分词准确率达到96.11%,比默认分词情况下提升了6.79%;将数据中的“信件内容”和“信件主题”作为语料,训练LDA主题聚类模型,确...

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图1-1论文框架图

绪论9图1-1论文框架图Figure1-1Paperframediagram

图1-2技术路线图

绪论11应的技术路线图见图1-2。图1-2技术路线图Figure1-2Technologyroadmap1.4创新点（1）对社区治理问题进行量化研究。“12345”热线数据是从居民角度来投诉关于社区治理中存在问题的政务数据，反映了社区中一些不合理的现象等。基于此数据进行文本挖掘，....

图2-1文本挖掘流程展示图

相关理论与技术132相关理论与技术2.1文本挖掘文字作为信息的重要载体，在信息提取等方面有着重要作用。文本数据就是进行文本挖掘的主要对象，例如评论数据、新闻文本、微博等社交平台数据等。这些数据都可以作为研究对象，使用文本挖掘的技术从中获取有价值的信息和知识。文本挖掘涉及的技术也来....

图2-2知识图谱构建Figure2-2Knowledgegraphconstruction构建知识图谱的核心环节知识抽取是指从不同来源与结构的数据中抽取实体

北京交通大学硕士学位论文142.2知识图谱知识图谱通常以<实体A，关系R，实体B>的三元组来描述客观世界存在的事物，从而形成一张语义网。在这张语义网中，实体由节点表示，实体间关系由连线描述。知识图谱通过语义网络，将分散的信息组织在一起，成为基于图结构的结构化知识，便于人们快速搜索....

本文编号：4034986