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政策信息学 大数据驱动的公共政策分析PDF电子书下载

其他书籍

• 作 者：张楠
• 出 版 社：
• 出版年份：2019
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• 页数：0 页

图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：能改斋漫录 下下一篇：社会运行论及其发展 郑杭生学术思想研究 《政策信息学 大数据驱动的公共政策分析》目录 标签：政策 公共政策 驱动 分析 数据

第一部分 背景理论篇3

第1章 数据爆炸与政策分析困境3

1.1 数据爆炸与大数据热潮3

1.1.1 数据爆炸3

1.1.2 大数据的理论与实践5

1.1.3 大数据与公共管理11

1.2 传统政策分析面对的挑战14

1.2.1 公共管理与公共政策14

1.2.2 政策分析与政策过程16

1.2.3 政策过程的大数据挑战18

1.3 大数据助力政策分析与政府管理创新22

1.3.1 大数据改变政府的思维方式22

1.3.2 大数据优化政府的决策24

1.3.3 围绕大数据的研究与实践迭代26

第2章 政策信息学的缘起与进展29

2.1 政策信息学的概念演进29

2.1.1 起源与发展29

2.1.2 主要研究方向30

2.2 政策信息学与系统科学32

2.2.1 从系统科学视角理解政策过程32

2.2.2 系统科学与仿真33

2.2.3 多主体建模仿真与社会网络分析35

2.3 政策信息学与文本分析36

2.3.1 文本挖掘理解政策舆情36

2.3.2 文本分析与文本挖掘38

2.3.3 文本挖掘与概率主题建模40

2.4 政策信息学的内涵与外延41

2.4.1 面向应用场景的视角42

2.4.2 面向技术基础的视角43

2.4.3 连接理论范式与治理活动的视角44

第3章 开放数据环境下的政策分析46

3.1 从信息公开到开放数据46

3.1.1 信息公开46

3.1.2 开放数据47

3.2 开放数据助力政府变革50

3.2.1 提升公共决策科学化50

3.2.2 促进大众创新和简政放权51

3.2.3 提高政府透明度和公信力52

3.3 开放政府数据现状53

3.3.1 全球总体情况53

3.3.2 我国开放政府数据的现状56

3.4 政策分析在开放数据环境下面临的机遇与挑战59

3.4.1 数据开放带来的机遇59

3.4.2 公共政策面临的挑战62

第4章 政策信息学的关键科学问题65

4.1 科学问题界定65

4.2 科学问题涵盖的主要内容70

4.2.1 大数据基础分析方法70

4.2.2 基于大数据分析的公共管理与决策知识挖掘71

4.2.3 大数据时代政策过程设计72

4.2.4 政策效果的评估与预测73

4.3 迭代循环与关键点73

4.4 主要研究方法基础75

4.5 从基础方法到决策支撑78

第二部分 基础方法篇83

第5章 系统仿真建模83

5.1 系统仿真建模：基础概念84

5.1.1 系统：规定仿真系统的边界与约束条件84

5.1.2 模型：概念与分类84

5.1.3 仿真问题的基本框架：建模—试验—分析85

5.2 基于系统动力学的仿真建模87

5.2.1 系统动力学的相关概念88

5.2.2 系统动力学的建模特点88

5.2.3 系统动力学的表达方式89

5.3 基于主体的仿真建模90

5.3.1 基于主体的相关概念92

5.3.2 基于主体的建模特点93

5.3.3 基于主体建模的表达方式94

5.4 仿真建模软件和平台95

第6章 社会网络分析99

6.1 社会网络分析概念及发展99

6.2 社会网络分析的步骤及方法101

6.2.1 社会网络分析的步骤101

6.2.2 社会网络分析的常用方法102

6.3 社会网络分析的主要算法108

6.3.1 PageRank算法108

6.3.2 HITS算法112

6.4 社会网络分析工具115

第7章 自然语言处理：文本分析基础118

7.1 文本表示118

7.1.1 基于集合论的模型119

7.1.2 基于代数的模型119

7.1.3 基于概率的模型123

7.2 文本预处理130

7.2.1 中文文本分词130

7.2.2 英文文本预处理135

7.3 词性标注137

7.3.1 词性标注的概念137

7.3.2 词性标注的常用方法138

7.4 常用工具软件142

7.4.1 常用中文分词及词性标注工具142

7.4.2 常用英文分词及词性标注工具144

7.5 语料库145

7.5.1 语料库简介145

7.5.2 常用语料库147

第8章 情感分析与主题建模：理解复杂语义150

8.1 情感分析150

8.1.1 情感分析的概念150

8.1.2 情感分析的过程152

8.1.3 情感信息的抽取154

8.1.4 情感分析的主流方法157

8.1.5 情感分析新兴趋势：深度学习方法的融合164

8.1.6 情感分析的相关应用169

8.2 主题模型170

8.2.1 主题模型的基本概念170

8.2.2 主题模型的组成部分172

8.2.3 潜在语义索引174

8.2.4 概率潜在语义索引177

8.2.5 潜在狄利克雷分配模型180

8.2.6 主题模型的测度探索187

8.2.7 主题模型的发展趋势188

第三部分 分析案例篇195

第9章 基于多智能体的城市群政府合作建模与仿真——嵌入并反馈于一个异构性社会网络195

9.1 案例背景与理论视角195

9.2 模型构建197

9.2.1 系统：系统运行机理分析197

9.2.2 模型构建概述200

9.3 模拟实验204

9.3.1 博弈参数对群体博弈形势和收益结果的影响205

9.3.2 网络结构变量对博弈形势和收益结果的影响211

9.4 结论分析219

第10章 基于微博数据的网络群体性事件应对策略评估221

10.1 案例背景221

10.2 案例要素的舆论演化规律分析223

10.2.1 政务微博内容分析223

10.2.2 网络舆论内容分析225

10.2.3 网络互动传播分析228

10.3 基于“关键行动者”要素的关系网络分析233

10.3.1 关键行动者的凝聚力分析234

10.3.2 关键行动者的引力中心性分析235

10.4 基于“治理工具”要素的响应效果分析240

10.4.1 介绍式治理策略分析244

10.4.2 呼吁表态式治理策略分析245

10.4.3 解释澄清式治理策略分析246

10.4.4 辟谣式治理策略分析247

10.4.5 处理决定式治理策略分析248

10.5 研究结论与方法评述249

第11章 基于网络社区数据的舆情分析与政策探索251

11.1 政策发布周期中的公众舆情分析252

11.1.1 案例背景252

11.1.2 数据来源与处理253

11.1.3 结果与分析254

11.2 舆情事件中的公众情感分析257

11.2.1 案例背景258

11.2.2 Word2vec模型259

11.2.3 情感计算261

11.2.4 结果与分析262

11.3 研究结论和方法评述267

第12章 基于公众反馈数据的城市热点问题分析268

12.1 案例背景268

12.2 主题变化的描述分析269

12.3 重点主题的专项分析272

12.3.1 “生态文明问题”主题分析272

12.3.2 “四风”问题主题分析275

12.3.3 “政风行风”问题主题分析277

12.4 智能搜索的工具化探索279

12.4.1 概率主题建模过程280

12.4.2 用户搜索过程281

12.4.3 系统实现282

12.4.4 两阶段验证语义搜索方法有效性验证286

12.5 研究结论和方法评述288

第13章 基于政民互动数据的公共服务效能分析290

13.1 案例背景290

13.2 成本视角的公共服务效能建模292

13.2.1 评价维度292

13.2.2 理论假设294

13.3 政民互动数据的文本挖掘结果297

13.4 基于文本挖掘结果的测量与实证检验300

13.4.1 数据处理300

13.4.2 基于LDA的文本测度设计302

13.4.3 回归结果分析与讨论304

13.5 研究结论与方法评述306

参考文献308

后记332

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摘要：本文以《政策信息学 大数据驱动的公共政策分析.pdf电子书版文档下载》为中心，从政策信息学、大数据技术、公共政策分析以及电子书下载四个方面进行了详细阐述，旨在探讨大数据时代政策信息学的发展趋势和应用前景。

1、政策信息学概述

政策信息学是研究政策信息产生、传播、处理和应用的科学。随着信息技术的飞速发展，政策信息学逐渐成为公共政策领域的重要分支。本文所涉及的《政策信息学 大数据驱动的公共政策分析.pdf电子书版文档下载》正是基于这一背景，对政策信息学进行了深入研究。

首先，政策信息学关注政策信息的收集、整理和分析。在政策制定过程中，政策信息是决策者制定政策的重要依据。因此，如何高效地收集、整理和分析政策信息，对于提高政策质量具有重要意义。

其次，政策信息学强调政策信息的传播和应用。政策信息需要通过多种渠道传播，以便让更多的人了解政策内容，提高政策的执行力和影响力。同时，政策信息的应用也是政策信息学研究的重点，如何将政策信息应用于实际工作中，提高政策效果，是政策信息学研究的核心问题。

2、大数据技术在政策信息学中的应用

大数据技术的兴起为政策信息学的发展提供了新的机遇。本文所涉及的《政策信息学 大数据驱动的公共政策分析.pdf电子书版文档下载》详细介绍了大数据技术在政策信息学中的应用。

首先，大数据技术可以帮助政策信息学研究者快速收集海量政策信息。通过数据挖掘、数据分析和数据可视化等技术，研究者可以更好地了解政策信息的特点和规律。

其次，大数据技术有助于提高政策信息分析的准确性和效率。通过对海量政策信息的分析，研究者可以揭示政策信息之间的关联性，为政策制定提供科学依据。

最后，大数据技术有助于政策信息的传播和应用。通过大数据技术，政策信息可以更加直观地呈现给公众，提高政策的透明度和公众参与度。

3、公共政策分析的发展趋势

公共政策分析是政策信息学的重要组成部分。本文所涉及的《政策信息学 大数据驱动的公共政策分析.pdf电子书版文档下载》对公共政策分析的发展趋势进行了探讨。

首先，公共政策分析将更加注重实证研究。随着大数据技术的应用，实证研究在公共政策分析中的地位将不断提升，为政策制定提供更加科学、可靠的依据。

其次，公共政策分析将更加关注跨学科研究。政策问题往往涉及多个领域，跨学科研究有助于从不同角度分析政策问题，提高政策分析的综合性和全面性。

最后，公共政策分析将更加注重政策效果评估。政策效果评估是政策制定的重要环节，通过评估政策效果，可以及时调整政策，提高政策质量。

4、电子书下载的优势

本文所涉及的《政策信息学 大数据驱动的公共政策分析.pdf电子书版文档下载》以电子书的形式呈现，具有以下优势。

首先，电子书便于传播和分享。电子书可以轻松地通过网络进行传播，方便研究者获取和分享政策信息。

其次，电子书具有便携性。电子书可以存储在电子设备中，便于携带和阅读，提高研究效率。

最后，电子书具有较低的成本。与纸质书籍相比，电子书的生产和分发成本更低，有利于降低研究者的经济负担。

总结：

本文从政策信息学、大数据技术、公共政策分析以及电子书下载四个方面对《政策信息学 大数据驱动的公共政策分析.pdf电子书版文档下载》进行了详细阐述。在政策信息学领域，大数据技术的应用为政策信息学的发展提供了新的机遇。同时，公共政策分析的发展趋势和电子书下载的优势也为政策信息学的研究提供了有力支持。

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