基于深度学习的公民参与城市治理的时空格局研究——以苏州市为例

摘要：

公民共同参与城市治理对于城市的发展具有重要的作用,准确地识别公众参与讨论的主题内容是城市治理中亟待解决的问题.目前,对于公民参与的研究多集中在对平台的评价,对发布的文本内容分析较少.深度学习作为一种以数据为导向的新技术,在自然语言处理相关领域都得到了广泛应用且效果良好.基于政务网站论坛的文本数据,采用大数据和神经网络的方法,设计苏州市公民参与的定量化模型,研究公民在政府网站上的行为,并在不同的时空尺度上研究公民参与度的时空格局演化规律,结合苏州出台的相应政策数据验证方法可靠性.有助于认识一个城市的基层治理能力,评价一个城市可持续性.

关键词：城市治理、神经网络、地理命名实体识别、时空格局

所属期刊栏目：27

分类号：D621(政治制度与国家机构)

资助基金：国家自然科学基金项目41730642

在线出版日期：2020-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：44-48