摘要
文章提出了一种基于K-means的居民数字画像算法在基层治理方面的应用,旨在推动基层治理能力的提升。首先对居民的基本属性等关键信息进行采集和处理,创建一个多维度的数据集。然后对数据进行清洗和预处理,以确保数据的质量和一致性。特征选择阶段设计B-EWE特征模型来确定相关的特征,创造居民数字画像的有效表示。最后通过K-means聚类,将基层社区的居民进行画像分类。根据实验结果来提出政策建议,协助基层制定更有效的治理策略,以满足居民的需求并改善其生活质量。
出处
《长沙民政职业技术学院学报》
2023年第4期83-87,共5页
Journal of Changsha Social Work College
基金
2023年度长沙市社科联哲学社会科学规划课题“长沙市居民数字画像促进基层治理的机制研究”(2023CSSKKT151)
2023年度湖南省教育厅科学研究项目“居民经济行为‘数字画像’促进养老服务质量提升机制研究”(23B1114)。
