基于信访数据的短文本挖掘及实例研究

本文提出了一种基于潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)主题模型和神经网络的多分类方法处理信访数据。首先,将信访数据进行预处理操作后,用以训练模型。其次,LDA主题模型,将信访数据映射到一个固定长度的向量中,然后选择神经网络算法构建信访数据分类器。最后,通过快速文本算法进行文本挖掘优化。本文采用真实的信访数据和微博数据集进行二分类与多分类任务的验证。实验结果表明,与其它方法相比,所提出模型在处理信访数方面具有更好的性能,该方法应用到实际场景中,能够有效提高信访工作者的工作效率。

信访数据的廉政评价功能与方法研究

当前,大多数廉政评价方法并不能较为客观地评价廉政建设成效。信访数据具有廉政建设评价的功能,可以从举报人、被举报人、举报渠道和举报效果四方面构建廉政建设指标评价体系。

依托“互联网+”让信访工作更高效

信访工作不是回避矛盾,而是要更好地化解矛盾。依托“互联网+”技术,开创信访工作新格局,是信访工作的新理念、新途径和新方法。要以数据库为基础,使信访工作各环节更加规范,促使依托数据分析结果的信访工作更趋于科学化。充分利用信息技术和互联网平台,建立健全信访投诉平台,推进信访工作网格化、精细化管理。

信访大数据研判与应用机制研究——以社会治理智能化与风险评估为重点

目前,全球信息大数据有深入发展的趋势。运用大数据驱动信访治理的核心是从信访数据中探寻民意,发现社会治理中的普遍性、趋势性问题,从而提升社会治理的科学化水平,实现社会矛盾的源头治理,减少社会矛盾的生成。本文介绍了信访大数据研判和应用机制研究的由来以及主要内容、意义和目标。提出通过将'可问责制'引入大数据技术的适当性,开发透明度更大的大数据预测分析,从而将信访工作提升到更高水平层面,提升国家治理法治化水平。

信访大数据运用的法律治理

随着大数据技术与信访网络化的大力发展,信访大数据成为国家治理中一项举足轻重的资源。借助信访大数据,决策者更加易于全面且准确地获知信访的运作状况,能够更加充分、有效地落实信访决策的民主化与科学化和约束违法信访活动。但对信访大数据进行运用的同时,存在着相应的风险：对公民隐私权的侵犯;数据独裁;仅仅基于预测来决定相关权利与义务。因此,应在法律机制上尽可能确保数据采集渠道的畅通,信访人隐私信息的保护和相关数据及其算法的公开。

“访”与信访大数据相结合的思考

'访'作为信访工作中重要的一环,如何与信访大数据研究相结合具有十分重要的研究意义,它能够让信访大数据在服务群众、服务政府决策、有效解决社会矛盾问题方面起到更为有效的作用。本文从一线来访接待工作人员角度出发,结合现阶段信访工作实务,思考、展望'访'与信访大数据相结合的趋势和特点,希望通过实务工作经验推动信访大数据理论研究创新,促进'智慧信访'新技术与信访实务工作紧密融合,着力提升群众工作能力水平,奋力开创新时代首都信访工作新局面。

群众信访“件件有回复”制度价值与实践

群众信访“件件有回复”是检察机关新时代的创新制度,3年多实践,检察信访工作呈现良好发展态势,其厚植党的执政基础、助推国家治理体系和治理能力现代化的现实意义和司法价值日益彰显。面对纵深发展中诉源治理工作有待强化、创新开展信访工作动能稍显不足、实现信访数据化共享有待加强、控告申诉检察队伍能力急需提升等难点和问题,需要从构建“一体化”信访工作格局、加强信息化建设、强化控告申诉检察队伍建设等方面深入推进。