| 基于关联规则的开放政府数据主题多政策协同性研究 |
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| 引用本文： | 马海群,刘兴丽,韩 娜.基于关联规则的开放政府数据主题多政策协同性研究[J].情报科学,2022,40(4):3-8. |
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| 作者姓名： | 马海群 刘兴丽 韩 娜 |
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| 摘 要： | 【目的/意义】从开放政府数据主题的多个政策文本的语义挖掘出发，发现多个政策文本内容间的语义关
系，探索能降低人工干预，实现多政策文本协同性自动化分析的方法。【方法/过程】利用数据挖掘的关联规则算法
对经过预处理的开放政府数据政策文本进行语义挖掘，按照得到的有效强关联分析多政策文本间的协同性。【结
果/结论】以开放政府数据主题的多个政策文本为研究对象，确定置信度为 0.7，提升度大于 3时得到的有效强关联
规则数量较稳定；经过不同层次的政策文本关联规则分析，可以得到与人工分析基本吻合的结论，验证了该方法可
以应用于多政策文本语义协同性的定量研究。【创新/局限】采用数据挖掘中的关联规则算法完成数据政策多文本
的协同性知识推理研究，有效的实现了语义自动化计算的问题。实验中政策词表的完整性、数据预处理过程、参数
设定等环节都会对实验结果准确性有影响，需进一步降低人工干预影响。
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