基于贝叶斯决策的网格社区案卷分发模型

王鹤琴¹,王杨²

1.安徽警官职业学院信息管理系, 安徽 合肥 230031;2.安徽师范大学计算机与信息学院, 安徽 芜湖 241000

发布日期:2018-11-14

作者简介:王鹤琴(1979— ),女,硕士,副教授,研究方向为WEB应用开发、数据挖掘、个性化推荐. E-mail:39685280@qq.com
基金资助:国家自然科学基金资助项目(61572036);安徽省重大人文社科基金资助项目(SK2014ZD033);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2016A167);安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2017A639)

Grid community case classification and distribution model based on Bayesian decision

WANG He-qin¹, WANG Yang²

1. Department of Information Management, Anhui Vocational College of Police Officers, Hefei 230031, Anhui, China;
2.School of Computer and Information Technology, Anhui Normal University, Wuhu 241000, Anhui, China

Published:2018-11-14

About author:国家自然科学基金资助项目(61572036);安徽省重大人文社科基金资助项目(SK2014ZD033);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2016A167);安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2017A639)
Supported by:国家自然科学基金资助项目(61572036);安徽省重大人文社科基金资助项目(SK2014ZD033);安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2016A167);安徽省高等学校自然科学研究重点项目(KJ2017A639)

摘要/Abstract

摘要： 随着我国城市化进程不断深入,智慧城市与合作治理正日益成为发展的新范式,而信息技术和智能终端设备的普及应用也使得全民参与社会公共管理成为可能。传统的群众与政府间沟通渠道和社会管理平台架构已难以满足不断增长的数据规模和群众广泛参与城市治理的社会现实。因此,提出了一种基于贝叶斯决策的网格社区案卷分发模型。模型首先运用贝叶斯决策理论对群众上报社管案卷信息进行分析并归类,然后结合案卷上报地理位置信息确定其所在社区网格,最后根据分类结果将案卷分发至所属社区网格的相应职能部门。K-fold交叉验证结果表明,提出的案卷分发模型具有较好的可用性和准确性。


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