内容简介
由于没有建立完善的政策信息汇聚平台与关联分析预警功能，不同政府部门缺乏协调合作致使政策文本出现零散、相互分割的碎片化状态，成为当前数字政府“一网通办”“跨省通办”战略面对的深层次难题。本选题旨在用政策知识聚合的理论与方法来分析和解决政策碎片化问题。一是从文本资源和知识资源的视角系统分析政策碎片化，构建分类体系与语义特征分析框架，为智能处理技术提供理论依据。二是提出政策关联聚合分析思想。通过关联体系构建，实现文本与文本之间的交叉、立体关联，通过聚合发现难以观察到的关系与问题，克服了政策分析的资料离散和时空分离两大难题。三是提出基于全要素网络的政策知识聚合方法流程，对大规模政策文本资源开展深层次语义关联，构建超大政策网络，实现政策的时空关联与知识聚合，多维度揭示复杂政策系统，展现政策间的高度关联性，为有效解决社会复杂问题提供基础。四是通过技术路径推进政策去碎片化与协同治理。本研究在政策知识抽取与推理、碎片化智能识别与冲突检测、政策协同计算等前沿技术方法取得突破，并提出政策关联数据的上层应用方案，弥补当前政策智能分析处理领域的不足，破解政务数据“拥而难用、汇而不慧”难题。
作者简介
张维冲，南开大学商学院信息资源管理系情报学博士，现任华北电力大学副教授，硕士生导师。主要从事政策智能、电子政务、大数据与知识图谱等方向的研究。担任全国本科毕业论文（设计）抽检评审专家，《情报杂志》、《数字图书馆论坛》、Information Discovery and Delivery等期刊审稿人。已发表学术论文18篇，其中CSSCI论文13篇，代表作包括本领域高水平期刊《情报学报》3篇、《科学学研究》1篇等，2篇论文被人大复印报刊资料全文转载。
内容简介
由于没有建立完善的政策信息汇聚平台与关联分析预警功能，不同政府部门缺乏协调合作致使政策文本出现零散、相互分割的碎片化状态，成为当前数字政府“一网通办”“跨省通办”战略面对的深层次难题。本选题旨在用政策知识聚合的理论与方法来分析和解决政策碎片化问题。一是从文本资源和知识资源的视角系统分析政策碎片化，构建分类体系与语义特征分析框架，为智能处理技术提供理论依据。二是提出政策关联聚合分析思想。通过关联体系构建，实现文本与文本之间的交叉、立体关联，通过聚合发现难以观察到的关系与问题，克服了政策分析的资料离散和时空分离两大难题。三是提出基于全要素网络的政策知识聚合方法流程，对大规模政策文本资源开展深层次语义关联，构建超大政策网络，实现政策的时空关联与知识聚合，多维度揭示复杂政策系统，展现政策间的高度关联性，为有效解决社会复杂问题提供基础。四是通过技术路径推进政策去碎片化与协同治理。本研究在政策知识抽取与推理、碎片化智能识别与冲突检测、政策协同计算等前沿技术方法取得突破，并提出政策关联数据的上层应用方案，弥补当前政策智能分析处理领域的不足，破解政务数据“拥而难用、汇而不慧”难题。
作者简介
张维冲，南开大学商学院信息资源管理系情报学博士，现任华北电力大学副教授，硕士生导师。主要从事政策智能、电子政务、大数据与知识图谱等方向的研究。担任全国本科毕业论文（设计）抽检评审专家，《情报杂志》、《数字图书馆论坛》、Information Discovery and Delivery等期刊审稿人。已发表学术论文18篇，其中CSSCI论文13篇，代表作包括本领域高水平期刊《情报学报》3篇、《科学学研究》1篇等，2篇论文被人大复印报刊资料全文转载。