数据挖掘技术在电子政务系统中的应用
数据挖掘技术在政府电子政务中的应用
过 对 网络 各 种 经济 资 源 的挖 掘 ， 定 未来 经 济 的走 势 ， 而 制 确 从
０ 引言
数 据 挖 掘 ， 称 数 据 采 掘 、 据 开 采 ， 指 从 大 型 数 据 库 的 又 数 是
定 出相 应 的宏观 经济 调控 政策 。 简单 的 一个例 子就 是在 对经 费 拨款 申请 等 类似 问题 上 ， 易 出现欺诈 行 为 。在 各 级上 报 的 申 容 请单 据 中 。 我们 很 难 确定 存 在欺 诈 的 单位 ， 以及 具 有欺 诈 倾 向 的 因素 。我们 可 以收 集相关 申报 数 据 ， 通过 数据 挖 掘制 定一个 防欺 诈 的方案 ． 么 我们 就可 以分 离 出导致 欺诈 和滥 用行 为 的 那 因素 ， 定规 则来 标识 出最 有 可能 具有 欺骗 性 的记 录和经 费 申 制 请 单 据 ， 审 核人 员 不 仅 可 以核 查可 能 的欺 骗 性 ， 使 而且 可 以核 查 有 最大 调整 空 间的经 费 申请 。 （ ） 电子 政务 发展 的要 求 。 整个 世界 范 围来看 ， ３是 从 电子政 务 还没 有 真正地 实现 。 国政 务信 息化 的进 度不 一 、 各 规模 不 同 。 随着 电子政 务系 统和 民众 对 高品 质 、 性 化信 息需 求 的不断 扩 个 大， 以及 网络 相关 技术 的不 断 更新 ， 对 电子 政务 系统 的建 设 会
解 决其 中的基 本 问题 。 首 先 要 明 确 目标 与 任 务 ． 定 电 子 政 务 中通 过 数 据 挖 掘 可 确
组 织 ， 依照 数 据仓 库 的 主题 ， 并 将各 种 数 据 源 中的 信息 在 抽 取
和转 换 中 ， 步缩 小 业务 数 据 和分 析 数 据之 间的 差异 ． 要 在 逐 还
数据挖掘在电子政务中的应用研究
关 键词 ：电子政务 ；数据仓 库 ；数据挖 掘
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｈ ｐ ｌ ａ ｉ ｎ ｏ ａ ａ ｍ ｉ ｉ ｇ ｔ ｇ ｖ ｒ ｍ ｅ ｔ ｓ ａ ｃ ｎ ｔ ｅ ａ ｐ ｉ ｔｏ ｆ ｄ ｔ ｎ ｎ ｏ Ｅ－ ｏ ｅ ｎ ｃ ｎ
ＸＵ Ｊｎｈ ａ ｉ－ ｕ ．ＹＡＯ Ｊ －ｉ ｉ ｙ ａ
政务建设和应用 己初见成效。人 口基础信息库 、 法
摘
要 ：电子 政务 的蓬勃发 展 ，产 生 了各种 类 型 的 海量 数 据 ，如 何 准确 、有 效 地从 这 些数 据 中
提 取有 价值 的信 息就成 为 目前 电子 政 务 的一 个 重要 问题 。为 此 ，分 析 电子政 务 与 数据 挖 掘 的 关
系，并对数 据挖掘 在 电子政务 中的应 用和应 用 中应该 注意 的 问题进 行研 究具有 重 大的意 义 。
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｅ ａ ｐｉａｉｎ ｏ ａ ｎｎ ｏ Ｅ—ｏ ｅｎ ｎ ｎ ｒｂ ｅ ｉｈ ｓ ｏ ｌ ｍｐ ａ ｉｅ ｓ ｏ ｓ ａｃ ｎ ｔ ｐ ｌｃ ｔｏ ｆｄ ｔ ｍｉ ｉ ｇ ｔ ｇ ｖ ｒ ｍｅ ｔａ ｄ ｐ ｏ ｌｍｓ ｗｈｃ ｈ ｕ ｄ ｂ ｅ ｈ ｓｚ ｄ ｉ ｈ ａ ｅ ｆ
ｇｅ ｔｓｇ ｉ ｃ ｎ ｅ． ｒａ ｉｎｆ ａ ｃ ｉ
Ｋｅ ｒ ｓ Ｅ ｇ ｖ ｒ ｍｅ ｔ ａａ ｗ ｒ ｈ ｕ ｅ ｄ ｔ ｎ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ： —ｏ ｅｎ ｎ ；ｄ ｔ ａｅ ｏ ｓ ； ａａ ｍｉｉ ｇ
０ 引 言
的有关数据 已经不是非常困难的事情 了。但是对于
涉及面宽的数据 ， 靠以往人工汇总报表是无 电子政务， 就是指政府机构运用现代信息和通信 数量大、 而那种由简单汇总 、 按制定模式去分析的 技术， 将管理和服务通过网络技术集成， Ｉｅ ｅ上 法完成的 ， 在 ｎｍ ｔ ｔ 一种 实现政府组织结构和工作流程的优化重组， 超越 时 统 计方 法也无 法适 应 这 类 数据 的分 析 。 因此 ，
数据挖掘在电子政务中的应用研究
（） １建立信息源及确定业务对象。
首先 建 立 数 据 仓库 。 于政 府 来 说 ， 对 对 多 年 积 累下 来 的 大 量 业 务 数 据 的 整 理 是 一 项 非 常 繁 杂 的 工 作 ， 通 过 建 立 而 数 据 仓 库 ， 以 截取 或 载 人 大 量 原 始 信 可
数据 挖掘 在 电子政务中的应用研
摘要： 电子政务作为 Ｉ ｔｒｅ 的主要应用领域， ｎｅｎ ｔ 已受到世界各 国的普遍 关注。 而面对 当今 目 个性化的公 众服务需求， 趋 利用传
统 的手段 来处 理 海 量信 息 ， 合 公 众 ， 然 已是 天 方 夜谭 。 此 时 ， 迎 显 在 围绕 电 子政 务 系 统 的技 术 研 究也 成 为 了备 受 关注 的课 题 ， 而
电子 政 务最 早 源 ＿ “ 子政 府 ” 丁 电
（ ｌ ｔｎｃＧ ｖｒｍ ｎ） 说 ． 是指 政 Ｅｅ ｒ ｉ ｏｅ ｅ ｔ之 ｃｏ ｎ 其 府 机构 应用 现 代 信息 和 通 信 技 术 ， 管 将
融合 了数据库 、 人工智能 、 机器学 习、 统
计 学 等 多个 领 域 的 理论 和 技 术旧 目前 ， 。
数据挖掘 即是其 中一项重要的技 术。文章 着重研究 了数据挖掘技术在 ｏｑ ￣务中的应用， ｇ－ 并对电子政务 中数据挖掘过程进行
了详 细 说 明 。
关键 词 ： 电子 政 务 ； 数据 挖 掘 ； 用 应 电子 政 务 位 于世 界 各 国积 极 倡 导 的
门在 电子政 务系统 的建设 中已建立 了 成干上万 的数据库 ， 数据 的增长 呈指 数
子政 务 领 域 的 。
２ 数据 挖 掘 过 程 ．
电子政务中的数据挖掘技术和应用
电子政务中的数据挖掘技术和应用随着信息时代的到来，电子政务成为了一种重要的管理方式。
政府借助信息技术，为公民提供更加高效便利的公共服务。
然而，电子政务的建设面临着许多难题，例如信息孤岛、数据流动性不高等问题，这些问题使得政府在数字时代中难以更好地服务公民。
这时，数据挖掘技术便是解决这些问题的关键。
一、数据挖掘在电子政务中的应用数据挖掘主要是指通过学习和探索大量数据，从中发掘出有价值的知识和模式的一种技术手段。
在电子政务中，数据挖掘技术可以被广泛应用，例如：1.公民服务政府机构可以通过挖掘数据，了解公民的需求和行为习惯，从而更好地为公民提供服务。
例如，政府能够通过挖掘公民的网上申报记录，了解公民的生活习惯和需求，以此为基础设计更加智能化的公共服务。
2.反腐败电子政务中的数据挖掘技术可以通过追踪和分析政府机构的财务数据，帮助政府发现贪污行为，有效地遏制腐败现象。
3.城市规划政府可以通过挖掘城市居民的消费行为和交通状况等数据，了解城市发展的趋势和需要，从而更好地规划城市。
二、电子政务中数据挖掘技术的挑战尽管在电子政务中，数据挖掘技术可以让电子政务更高效、更精准和更便捷，但这一领域也面临着诸多挑战，例如：1. 数据的质量问题在电子政务中，由于数据来源有众多，使数据的质量无法得到保障，从而导致分析出来的信息的可信度不高。
2. 数据的安全问题电子政务中的数据包含着公民的隐私，因此需要保护好数据的安全可靠，防止数据被泄露和滥用。
3. 数据的处理问题电子政务的数据量巨大，数据处理的复杂性让政府机构面对着不小的挑战。
例如，处理原始数据需要耗费大量的时间和人力，而且数据预处理的不当会导致分析结果不准确。
三、数据挖掘技术在电子政务中的前景虽然电子政务中的数据挖掘技术面临着许多挑战，但是其未来的前景无疑是巨大的。
随着时间的推移，数据挖掘技术不断发展完善，政府机构在电子政务中的应用也将更加广泛。
同时，数据挖掘技术也为电子政务中的难题提供了一系列解决方案。
在电子政务中应用数据挖掘
挖掘 在 电子政务的应用 。 【 关键词 】电子政务 ；数据挖掘 ；网络数 据挖掘 ；办公 自动化 【 中图 分 类 号 】Ｔ ３ ７１ Ｐ １． 【 献标 识 码 】Ａ 文
目前 ， 达 国家 纷纷 提 出 了 自 己的 “ 发 电子 政 务 （ 电子政 府 ） 计划 ” ，如 美 国 的政 府 再 构 建 计 划 （ｅｎ ｅｔｇｖｒｍｎ ） Ｒｉｖｎ ｏｅｎ ｅｔ、英 国 的政 府 现 代 化 计 划 （ ｏ ｅ ｎ ｚ ｎ ｏ ｅ ｎ ｅ ｔ Ｍ ｄ ｒ ｉ ｉｇ Ｇ ｖ ｒ ｍ ｎ ）和 新 加 坡 的政 府 互 联 计 划 （ ｏ ｎ ｃ ｅ ｏ ｅ ｎ ｅ ｔ 。 但 从 世 界 范 围 来 Ｃ ｎ ｅ ｔ ｄＧ ｖ ｒｍ ｎ ） 【 章 编 号 】 １０ — １ １２ ０）６ ０ １ — ３ 文 ０８ １ ５ （ ８０ — ０ １ ０ ０
强 ， 与 电子 政 务 相 关 法 规 和 标 准 的 制 定 取 得 重 要 进 展 。 这 标
志着 中国 电子政务建 设进入 了一个 全面规划 、整体发 展的新
阶段 。
电子政务 作为一种基 于网络 ，符合 Ｉｔ ｒ ｅ 标准 ，面 向 ａ ｅｎ ｔ 政府 机关、企业 以及 社会公众 的信 息服务和信 息处理 系统 ， 信 息 的 获 取 、 利 用 和 开 发 是 必 须 解 决 的 问题 。根 据 政 府 机 构 的业 务形态来看 ，通常电子政务主要包括三个应用领域：
维普资讯
２ ０ 年第 ６ ０８ 期 （ 总第 １ ６期 ） Ｏ
大 众 科 技
ＤＡ ＺＨＯＮＧ ＫＥ Ｊ
ＮＯ． ２ ０ ６， ０ ８
（ ｕ ｕ ｔｅ ｏ１ ６ Ｃ ｍ ｌｉ ｌＮ ． ） ａｖ ｙ ０
在 电 子 政 务 中
论数据挖掘技术在政务系统中的应用
２ １年 ９月 ００
软 件 导 刊
Ｓ ｆｗａ ｅＧｕｄ ｏ ｔ ｌ ｉｅ
Ｖｏ ． ９ １ Ｎｏ． ９ Ｓｅ ２Ｏ Ｏ Ｄ． １
论数据挖掘技术在政务系统 中的应 用
熊 燕
（ 汉科 技 大学 中南分校 信 息工程 学院 ， 武 湖北 武 汉 ４ ０ ２ ） ３ ２ ３
还 没有 出现计算 机前 ， 光靠 人工 来处理 数据 有时还 会 面临
这样 的窘 境 ： 一期 的数 据结 果还 没 分析 出来 ， 上 下一 期 的数 据 收集 又要开始 了 ． 因此 整个数 据收集 和分 析工作 变得 没有任 何 意 义 。 外 ， 些 数 据 需 要 间 隔 一 段 时 间 重 新 收 集 ， 后 分 析 短 另 有 然 期和长期 的数 据 。ｌ ￣ 经济 普查 ， 政府制定 每 ５年一 次经 济 ： ｎ Ｌ 若 普查， 则每 ５年政府 就可 以做一 次短期 经济状 况分 析 。但 是政 府 不仅 只要 知道 近 ５年来 的 经济 状况 ．还 需 知道 近 １ ０年 、 近 ２ Ｏ年 、０年甚 至更 长时间 的经济发 展状 况 ， 么光靠人 工 去翻 ５ 那
摘 要 ： 据 挖 掘 技 术 越 来 越 多 地 应 用 于社 会 多 种领 域 ， 务 处 理 当然 也 不 例 外 。讨 论 了政 务 处理 方 法 的 历 程 ， 点 数掘 技 术 对 政 务 的 革 新 作 用 。 以 检 察 院 为 例 ， 出具 体 应 用 数 据 仓 库 和 数 据 挖 掘 技 术 的 有 效 方 法 ， 提 辅 助 获得 潜 在 的 知 识 信 息 。 关 键 词 ： 息技 术 ； 据 仓 库 ； 据 挖 掘 ； 务 ； 新 信 数 数 政 革 中 图 分 类 号 ：Ｐ ０ Ｔ３１ 文献 标识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：６ ２ ７ ０ （０ ０ ０ — １０ ０ １ ７ — ８ ０ ２ １ ）９ ０ １— ２
大数据与人工智能在智慧政务中的应用
大数据与人工智能在智慧政务中的应用智慧政务是指运用先进的信息技术手段，以数据为支撑，通过智能化、数字化、网络化和开放化的手段，提升政府工作效率、优化政府决策、改善政府服务，实现政府治理和社会治理的质量和效能的提升。
大数据和人工智能作为智慧政务的关键技术，正日益发挥重要作用。
本文将探讨大数据和人工智能在智慧政务中的应用。
一、大数据在智慧政务中的应用大数据是指海量、高速流动、多样化的信息资产。
在智慧政务中，利用大数据可以实现政府对社会、经济、环境等方面信息的全面监测、精细分析和智能预测，从而为政府决策提供科学依据。
1. 智能城市管理大数据可以帮助政府实现对城市各项指标的实时监测和分析。
通过对城市交通、环境、能源等数据的收集和分析，可以及时发现问题、解决问题，提高城市管理的效率和质量。
例如，利用大数据分析，政府可以实时掌握交通拥堵情况，优化交通信号灯的设置，提高交通运行效率。
2. 智慧环保监管大数据可以在智慧政务中发挥重要作用的领域之一是环保监管。
通过对环境数据的采集和分析，政府可以实时监测和评估环境质量，并根据分析结果制定相应的治理措施。
例如，利用大数据分析空气质量数据，政府可以采取有针对性的措施来改善大气污染情况，保护环境和民众的健康。
3. 智慧政务服务利用大数据可以提供更加个性化和智能化的政务服务。
通过对公民信息的分析，政府可以为公民提供个性化的服务，提高服务的质量和效率。
例如，政府可以利用大数据分析公民的需求和偏好，推送相关的政府服务信息，使公民能够更加便捷地享受到政府提供的服务。
二、人工智能在智慧政务中的应用人工智能是指模拟人类智能的技术和系统，包括机器学习、自然语言处理、图像识别等。
在智慧政务中，人工智能可以帮助政府实现智能化的决策、服务和管理。
1. 智能决策支持人工智能可以利用大数据进行模型训练和预测分析，为政府决策提供支持。
通过机器学习等技术，人工智能可以对大数据进行深度挖掘和分析，发现数据中的规律和关联，从而提供决策参考。
计算机应用在电子政务领域的应用
计算机应用在电子政务领域的应用随着信息技术的迅速发展，计算机在各个领域都起到了重要作用，尤其是在电子政务领域。
计算机应用在电子政务领域的应用，不仅提高了政府的效率和服务水平，也为公民提供了便利和便捷。
本文将探讨计算机在电子政务领域的应用，并从政府服务、信息化建设、公共参与和数据管理等方面进行论述。
一、政府服务计算机在电子政务领域的应用，使政府能够更好地提供各项服务。
首先，计算机可以实现政府信息的在线化、便捷化。
政府可以通过建设政府门户网站，将政府的各项服务信息集中发布，实现政府信息公开和透明化。
公民通过政府门户网站可以方便地查询到各种信息，如政策文件、行政许可、公共资源等，减少了信息获取的成本。
其次，计算机还可以实现政府服务的在线化、一体化。
通过建设电子政务平台，政府可以将各个部门的服务整合到一个平台上，提供便捷的在线申请、在线办理等功能。
公民可以通过电子政务平台快速办理各项业务，如户籍登记、驾驶证申请、社保查询等，避免了繁琐的人工排队和办理流程，提高了政府服务的效率和便捷度。
二、信息化建设计算机在电子政务领域的应用，推动了政府的信息化建设。
首先，计算机可以实现政府数据的集中管理和共享利用。
政府各部门可以通过建设统一的数据中心，将各项数据集中存储和管理，实现数据的共享和交换。
这样不仅可以提高数据的安全性和准确性，还可以避免数据的重复录入和冗余，提高了数据利用的效率。
其次，计算机还可以实现政府业务的流程优化和标准化。
通过建设政府业务管理系统，政府可以对各项业务进行规范化和标准化的管理。
政府部门可以通过系统自动化地进行业务流程的管理和监控，提高了业务的办理效率和质量。
同时，计算机还可以实现政府的绩效评估和监管，通过数据的分析和统计，及时了解政府的工作情况，提供决策参考依据。
三、公共参与计算机在电子政务领域的应用，大大促进了公众对政府事务的参与。
首先，政府可以通过建设政府社交媒体平台，与公民进行互动交流。
数据挖掘技术在电子政务建设中的实施思路
了较好地解决 。在 电子政务使用群体 和应用领域不 断扩 大 ， 各 不知道 的、 但潜在有用的信息和知识 的过程 。数据挖掘 主要可
领域应用专业化不断加强的情况下 ， 电子政务发展面临着海量 以解决分类（ ｌ ｓｉ ｔ ｎ 、 Ｃａ ｉ ａｉ ）估值 （ ｓｍａｏ ） 预言（ ｒｄ ｔ ｎ 、 ｓｆ ｏ ｃ Ｅｔ ｔｎ 、 ｉ ｉ Ｐｅｉｉ ） ｃｏ 数据 、 异构信息共享 的挑战 。 为了更深层次地共享和使用 信息 ， 相关性分组或关联规则 （ ｆｎｙｇｏｐｎ ｓｃ ｔｎｒｌ ）聚 Ａ ｉｉ ｒｕｉｇ ｒ ｓｏｉｉ ｅ 、 ｔ ｏａ ａｏ ｕ ｓ
数据挖掘等技术逐 渐应用到 电子政务建设中来 。 数据挖掘技术 集 （ ｌｓ ｒ ｇ 、 述 和 可视 化 （ ｅｃｉｔｎａ ｄＶｓａ ｚｔｏ 等 Ｃｕｔ ｉ ） 描 ｅｎ Ｄ ｓｒ ｉ ｎ ｉ ｌａｏ ） ｐｏ ｕｉ ｉ 作为高层次的计算机应用技术 ， 涉及 到人 工智 能 、 数理统计 、 数 五类问题。数据 挖掘针对这五类 问题的应用都有成功的商业案 据仓库等 多个领域 。针对数据挖 掘在 电子 政务 中的应用 问题 ， 例和成熟 的解决方 案 ， 这些成功 的案例也 为解决 电子政务 中具 众多专 家学者根据 不同的具体 问题提 出了多种多样 的解决方 有相似问题提供了参考的依据 。 下节将结合 电子政务中常见 的
要 想更加 理性地认识 数据挖掘 技术就要 揭开其神 秘的面
本理念 （ 加大政 务资 源共享 比例 、 提高政府工 作效能及 服务能 纱 ， 据挖掘 （ ａ ｎｎ ） 数 Ｄ ｔ Ｍｉｉ 就是从 大量的、 ａ ｇ 不完全的、 有噪声的 、
力、 优化政府工作流程 ） 指引下 ， 浅层 次的“ 数据孤 岛” 问题得到 模糊 的、 随机 的实际应用数据 中， 提取 隐含 在其中的 、 人们事先
数据挖掘技术在电子政务系统中的应用初探
政 务 系 统 中 的应 用 进 行 探 索 。
一
、
国 内外研 究 现 状 分 析
对数 据 挖 掘 的方 式 研 究 始 于 １８ ９ ９年 举 行 的 第 届 知 识 发 现 （Ｄ ） 际 学 术 会 议 。 算 机 硬 件 的迅 ＫＤ国 计 速 发 展 ， 进 了数 据 库 技 术 的发 展 ， 据 挖 掘 技 术 也 促 数 应 运 而 生 。数 据 挖 掘 技 术 的 研 究 在 国外 已 经 有 很 多
一ห้องสมุดไป่ตู้
１８ ９ ９年 至 今 ， Ｄ Ｋ Ｄ的 定 义 随 着 人 们 研 究 的 不 断 深 入 也在 不 断地完 善 ， 目前 比较 公 认 的 定 义 是 Ｆ ｙ ａ ａ ｙ ｄ等 给 出 的 Ｋ Ｄ是 从 数 据 集 中 识 别 出有 效 的 、 颖 的 、 Ｄ 新 潜 在 的 、 用 的 以及 最 终 可 理 解 模 式 的 高 级 处 理 过 程 ， 有 Ｋ Ｄ的 过 程 一 般 包 括 数 据 清 理 、 数 据 集 成 、 数 据 选 Ｄ 择 、 据变 换 、 据 挖掘 、 式评 估 、 识 表示 。 中， 数 数 模 知 其 数 据 挖 掘 （Ｍ： ａ ａ Ｍ ｎ ｎ ） Ｋ Ｄ中 的 一 个 很 重 Ｄ Ｄ ｔ ｉ ｉｇ 是 Ｄ 要 的 步 骤 ， 但 在 通 常 的 应 用 中 ， 并 不 区 分 二 者 的 概 念 。 据 挖 掘 的 任 务 是 从 数 据 集 中 发 现 模 式 ， 式 可 数 模 以 有 很 多 种 ， 功 能 可 分 为 两 大 类 ： 测 型 （ｒ ｄ Ｃ 按 预 Ｐ ｅ ｉ— ｔ ｖ ） 式 和 描 述 型 （ ｅ ｃ ｉ ｔ ｖ ） 式 。 在 实 际 应 ｉｅ 模 Ｄ ｓｒｐ ｉｅ模
二 、 据 挖 掘 技 术 模 型 分 析 数 数 据 库 中 的 知 识 发 现 （ Ｄ ｋ ｏ ｌ ｄ ｅ ｄ Ｃ Ｖ Ｋ Ｄ： ｎ ｗ ｅ ｇ ｉ Ｏ — Ｓ ｅ ｙ ｎ ｄ ｔ ｂ ｓ ｓ 一 词 首 次 出现 在 １ ８ ｒ ｉ ａ ａ ａ ｅ ） ９ ９年 ８月 举 行 的第 ｌ １届 国 际 联 合 人 工 智 能 学 术 会 议 上 。 从
数据挖掘在政府决策中的应用与效果评估
数据挖掘在政府决策中的应用与效果评估随着信息技术的快速发展，大数据和数据挖掘逐渐成为政府决策的重要工具。
政府部门利用数据挖掘技术，能够从庞大的数据中获取有价值的信息，为政府决策提供了科学的依据。
本文将着重探讨数据挖掘在政府决策中的应用，并对其效果进行评估。
一、数据挖掘在政府决策中的应用1. 政策制定支持政府制定政策需要充分了解公众需求、问题症结和趋势变化。
数据挖掘可以帮助政府从大数据中发现潜在问题，并预测未来可能发生的情况。
政府可以通过对数据进行聚类、分类、关联等分析，提取出关键信息，为政策制定提供决策依据。
2. 社会风险预警与管理政府需要及时了解并应对社会风险，以维护社会稳定和安全。
数据挖掘可以分析社交媒体、新闻报道等海量数据，发现舆情风险、犯罪趋势等，并给出预警。
政府可以根据这些预警信息采取相应的应对措施，提前化解潜在风险，保障社会的稳定运行。
3. 公共资源优化配置政府需要根据公众需求和资源状况，合理配置公共资源。
数据挖掘可以通过分析公众需求、资源利用情况等数据，为政府提供资源配置方案。
比如，通过分析市民出行数据，政府可以合理规划公共交通线路，优化交通网络，提高出行效率。
二、数据挖掘在政府决策中的效果评估1. 提高政策制定的科学性和针对性数据挖掘能够准确提取政策制定所需的信息和分析结果，降低了政策制定的盲目性。
通过数据挖掘，政府可以深入了解公众需求、社会问题等，确保政策具有针对性和实施可行性。
科学的政策制定能够推动社会进步，有效解决社会问题。
2. 提升社会风险管理能力数据挖掘可以帮助政府发现社会风险，并提前做出预警。
及时、有效的社会风险应对可以化解潜在危机，保障社会的稳定运行。
通过数据挖掘，政府可以快速发现风险因素，制定相应的预防和处理措施，提高社会风险管理的能力。
3. 优化公共资源配置效果数据挖掘可以深入分析公共资源的使用情况和公众需求，为政府提供科学的资源配置方案。
合理配置公共资源能够提高资源利用效率，满足公众的需求。
电子政务中的数据挖掘及其应用
发展而产生的ｎ 。 】电子政务 自产生后就 得到 了快速发 展并且迅速 间物 体 的 位 置 、形 态 等 。 成为 支持工业化大政府向新型管理体 系转 变的重要技 术保证 。 电 ２３２ ．． 抽象性。空 间数据描述的是现实世界 中的地物 和地 貌 子政务的核心是实现行政和 日常事 务网上管理 ， 建立政府 社会 特征 ，必然要 经过 抽象处 理才 能在 信息 系统 中存储和 表达 。 ２ ３ ３多尺度与多态性 。不 同的观察尺度具有不同的比例 尺 ．． 和 公众之间的有机服 务系统 ，将大量决 策权下放给 团体和个 人 ２ 和不同的精度，同一地物在不同的情况下会有形态差异。 经过 多年的实践 ， 国电子政务建设和应用 已初 见成效 。人 我 ２３４ ．． 多时空性。一 个系统中的数据源既有同一时间不同空 口基础信息库 、 法人单位基础信息库 、自然 资源和空 间地 理基础 间的数据 系列 ；也有同一空 间不同时 间序 列的数据。 数据库 、 宏观经济数 据库 的建立产生 了海量的空 间数据和非空 间 数据挖 掘必须针 对数据的特 点进行 ，在以后 的部 分 中我们 数据 。 这些数据 中隐藏 了丰富的知识和规则 ， 目前 的许 多系统 将根 据这些 特点 来分析 电子政 务中的数据 挖掘 。 但 只是实现数据 的输 入、查询 、 统计 等功能 ， 以发现数据 中存 在 难 的关联 ， 关系和规则 ， 无法从大量 的数据 中提取有用信息 以预测 ３ 电子政务 中的数据挖掘 ． 发展趋势 将这些规则从海量的数据 中提取出来 ， 有望为电子 将 ３ １ 子政务 中数据挖掘概述 ．电 政务空间辅助决策系统 建立提供 支持 。 这个信息提取过程 应当以 简单 的说 ， 数据挖 掘就是 从大量 数据 中提取 或 “ 掘”知 挖 数据挖掘和知识发现 为基础。 本文在分 析电子政 务中数据 的特 点 识的过程 ，有时也被人们称为知识挖掘 、知识 提取 、知识发现、 的基础上 ， 讨论电子政务中的数据挖掘的方法和流程 ， 探讨其 中 数据 ／模式分析等【】 ４。它是现代数据库技术发展与人工智能 （ 及 若干 关键 问题 ，井分 析数 据挖 掘在 电子 政务 中的 应用 。 其学习、模式 汉别 ）技： 术相结合的产物 。在数据挖掘领域 ，数据 挖掘功能发现的模式类别主要 有关联规 则、分类、聚类、 概念描 ２ 电子政务中数据特点的分 析 ． 述和偏差检测等 。这些模式也是 电子政务数据挖掘所需要的。例 对 电子政 务建设是一项 复杂的系统 工程 ，涉及到社 会的各 个 如在税务部门可以利用数据挖 掘的偏差检测 ， 同一类 型纳税人 层次 、各个方面 ， 中涉及的数据 也是 海量的 、复杂的 ，并且 有 数据进行分析挖掘 ， 以发现偷税 漏税 问题 。 其 可 所发现 的规 则模式 其 自身 的特 点。 归纳 起 来 主要 有 ： 在电子政务中的应用我们会在第４ 部分中详细介绍， 这里不再赘 ２１ ． 数据量极大。空 间数据基础设施为 电子政务打下 了良好 述。 基础 ， 为国家信 息化 电子政 务建设提供 了有效的地理空间数据支 数据挖掘 的结果就 主要体现 在这些模式 的发现上 ，这是一 撑。其中包含各种地形数据库、 数字高程模型、各种比例尺的地 个极其 复杂的过程 。其中核心 的问题就是 用何种方法来有效地 图等。仅仅空间数据的数据量 已经是 巨大的 了， 另外还有一些非 从 已知数 据中挖掘知识 。在 电子政务 中数据挖掘的常 用方法主 空间数据 ， 如属性数据 ，由文本 、图像 、音频、视频 等组成的 网 要有 决 策树 方法 、统 计 的方 法 、 归纳法 、神 经 网络方 法 、遗 络数 据 ， 网络服 务器访Ｉｉ录 、浏览器 日志记录、用 户简介 、注 传算 法 、粗 糙 集 方 法 、人 工 智 能 、模 糊 集 方 法 等 。 ｈｄ Ｔ ， 册信息 、用户对话或交 易信息 、用 户提 问方式等数据 ，数据量极 电子政务中的数据挖掘是指为政府各种业务活动、工作、 其 巨大 。 决策 寻找知识 ， 般电子政务中数据挖掘的过程应该包括数据准 一 ２． ２数据来源广 。政府 事务和管理涉及到方方面 面 ， 数据都 备、挖掘处理、知识 表达 与解释 三个阶 段。数据准备是为 电子政 是从 不同部门 ， 同方式得到的 。例 如空 间地 理基础数据库 巾 用不 务数据挖掘提供挖掘对象的阶段。 主要是针对需求分析的结果做 的数据主要包括 各种比例尺的 基础地理数据 和专题数据 ；多平 挖 掘对象的准 备工作，其主要 内容有数据的预处理 （ 如抽取 、转 台、多光谱 、多时相 、多尺度的遥感影 像数据 等 ；其他非空间数 化、净化 、理解等 ）以及建立数据挖掘处理集等 。通过数据准备 据有各种统计资料 、 文字 、 像、视频 资料 等。数据 来源的 多样 提 高数据挖掘 质量 ， 少数据 的杂乱性 、冗余性 和不完整性。挖 影 减 化也使 得数据类型多样化 、表达方式 多样化 、数据库异构化 、数 掘操作是数据挖掘的核心 ，主要是通过算法引擎选择挖掘算法 据存 储分布化 。 后 ，对数据准备阶段建立的数据挖掘处理集 进行 挖掘 ， 中发现 从 ２． ３数 据的动态 性 。随着 电子政 务的建设 及应用 的发展 ， 感兴趣的知识 。表达和解释阶段是对挖掘结果进 行 分析 ， 提取出 电子政务 中各种数 据库中的数据 都在 不断扩充 、不断 增加 ；应 用 最有价 值的信窟 ，以 图表形式或 其他可视化手 段展现给 用户。 、 过程 中也在不断的产生 新数 据。 因此与电子政务有关的数 据是 在 ３２ ． 若干关键 问题 不 断 更新 变 化 的 。 以上 我们简单 讨论 了电子政 务中数据挖掘 的方法和挖掘过 除 了以上一些总体特征以外 ， 电子政务 中的宅间数据和非空 程， 但是要使电子政务中的数据挖掘满足实际需要 ， 提高数据挖
数据挖掘在政府信息系统设计中的应用研究
主要的方式有 ： 查 询： 现 预 定 义 查 询 、 态 查 询 、 实 动
ＯＬ ＡＰ查询 与决策支持 智能查询 ； 报表：产生 关系数据表格 、复杂表 格 、Ｏ Ａ Ｌ Ｐ表格 、报告 以及各种综合报
数据 挖掘 的工作过 程从技 术上 可 分为：数据的归集 、 数据的存储和管理 、
包含两个阶段：第一阶段必须先从资料
集合中找出所有 的高频项 目组（ｒｑ ｅｔ Ｆｅｕ ｎ
数据 的展现等关键技术 。
从 数据分析 的角度 ， 数据挖掘实现
Ｉ ｍｓｔ ，第二阶段再 由这些高频项 目 ｔ ｅｓ ｅ ）
数据挖掘； 为政府信息化的一个新 的 成
研究方向。
立方合计 、维度消减 、数据压缩 、数据
块消减和离散化。这些方法主要 用于在 保证原来数据信 息内涵减少最小化的同 时对原来数据规模进 行消减 ， 并提 出一 个简洁 的数据表 示。 ２３ ．、数据挖掘 中的关联规则
２ 数据 挖掘 理论概 述
间相 互联 系 的有 关知 识 。 着 收 集 和 存 随 储 在 数 据 库 中 的数 据 规 模 越 来 越 大 ， 人
可视化：用 易于理解 的点线图 、 直 方 图、饼 图、网状 图、交互式 可视化 、 动态模拟 、 计算机动画技术表现 复杂数 据及其相 互关系 ； 统计 ：进行平均值 、最大值 、最小 值 、期 望、方差 、汇 、排序等各种统 计分析 ； 挖掘：利用数据挖掘等方法 ， 从数 据 中得到关于数据 关系和模式 的知识 。
市场分析到工程设计 、科 学探 索等 ， 数 据挖掘作为一个新兴 的多学科 交叉应用
数据挖掘在电子政务中的应用
数据挖掘在电子政务中的应用随着信息技术的不断进步和发展，电子政务已经成为现代政府管理的重要组成部分。
电子政务借助互联网和计算机技术，提供政府与公民之间的信息交流和在线服务。
而在电子政务中，数据挖掘技术的应用日益受到重视。
本文将探讨数据挖掘在电子政务中的应用，并讨论其对提高政务效率、优化服务质量、决策支持等方面的积极影响。
一、数据挖掘在电子政务中的意义数据挖掘是一种通过挖掘大量数据，发现其中潜在的模式、规律和知识的技术手段。
在电子政务中，政府部门拥有海量的数据，包括公民信息、行政数据、业务数据等。
这些数据蕴含着许多有价值的信息，但如何从这些数据中获取有用的信息并加以利用，成为了电子政务发展中的难题。
数据挖掘技术的应用，可以帮助政府挖掘并发现数据中的潜在价值，应对信息爆炸的挑战。
通过数据挖掘，政府可以更好地了解公民的需求和态度，为政府决策提供有力的支持。
同时，利用数据挖掘技术，政府还能够提高办公效率，优化服务质量，推动政务工作的创新和变革。
二、数据挖掘在电子政务中的应用案例1. 个人信息管理政府部门的个人信息管理是电子政务的核心内容之一。
传统的个人信息管理方式繁琐且易出错，而数据挖掘技术的应用可以使得政府能够更好地管理和利用个人信息。
政府可以通过数据挖掘技术，对海量的个人信息进行分析和处理，为公民提供个性化的服务和政策建议。
2. 政务数据分析政府部门的行政数据包含着丰富的信息，但传统的数据分析方法往往效率低下。
数据挖掘技术可以应用于政务数据的分析中，挖掘其中隐藏的规律和趋势，为政府决策提供科学依据。
通过数据挖掘，政府可以了解社会问题的发展趋势、民众需求的变化以及政策措施的有效性，从而优化政府工作。
3. 社会舆情分析社会舆论对政府决策和政策实施起着重要的影响。
数据挖掘技术可以应用于社会舆情的分析，帮助政府了解公众对某个事件或政策的态度和意见，并及时做出相应的调整和回应。
通过对社会舆情的分析，政府可以预测和避免潜在的社会风险，提高政策的针对性和时效性。
数据挖掘在电子政务中的应用
数据挖掘在电子政务中的应用近年来，随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘在各个领域中的应用也越来越广泛。
其中，电子政务作为一种新型的政府管理模式，也开始逐渐引入数据挖掘技术，以提高政府的运行效率和服务质量。
本文将探讨数据挖掘在电子政务中的应用，并探讨其带来的影响和挑战。
首先，数据挖掘在电子政务中的应用主要体现在信息管理和决策支持两个方面。
在信息管理方面，政府通过挖掘大量的数据，可以更好地了解公民的需求和行为特征，从而有针对性地提供服务。
例如，通过分析公民的用电数据，政府可以预测用电高峰期，合理调配电力资源，提高供电效率。
在决策支持方面，政府可以利用数据挖掘技术，对政策的实施效果进行评估，并根据评估结果进行调整。
例如，政府可以通过挖掘医疗保险数据，评估不同医疗政策的效果，从而为制定更合理的医疗政策提供决策支持。
其次，数据挖掘在电子政务中的应用还可以提高政府的反腐能力。
腐败问题一直是困扰政府的难题，而数据挖掘技术可以通过分析大量的数据，发现潜在的腐败行为。
例如，政府可以通过挖掘财政数据，发现虚报冒领、贪污受贿等腐败行为，从而加强反腐工作。
此外，数据挖掘还可以帮助政府建立起一套完善的风险评估体系，及时发现和防范腐败风险，提高政府的反腐能力。
然而，数据挖掘在电子政务中的应用也面临一些挑战。
首先，数据的质量和隐私问题是一个重要的挑战。
政府收集的数据往往涉及公民的隐私，如何保护隐私，同时又能充分利用数据进行挖掘，是一个需要解决的问题。
其次，数据挖掘技术的专业性要求较高，需要政府拥有一支专业的技术团队来进行数据分析和挖掘。
然而，目前政府的技术团队普遍存在水平不高、专业能力不足的问题，这也限制了数据挖掘在电子政务中的应用。
为了克服这些挑战，政府可以采取一系列措施。
首先，政府应加强对数据的管理和保护，建立起一套完善的数据安全机制，确保公民的隐私不被泄露。
其次，政府应加大对技术人才的培养和引进力度，建立起一支专业的数据挖掘团队，提高政府的数据分析和挖掘能力。
大数据技术在电子政务中的应用与挑战
大数据技术在电子政务中的应用与挑战随着信息技术的不断发展，大数据技术在电子政务中的应用越来越广泛。
本文将探讨大数据技术在电子政务中的应用以及面临的挑战。
一、大数据技术在电子政务中的应用1. 数据收集与分析大数据技术能够帮助政府部门高效地收集和分析大量的政府数据，包括人口统计数据、经济数据、环境数据等。
通过数据挖掘和分析，政府可以更好地了解民众需求，制定更科学的政策和规划。
2. 政务决策支持大数据技术可以为政府提供决策支持，政府可以通过分析大数据，找到问题的关键因素和影响因素，辅助政府部门制定决策。
例如，在城市交通管理中，政府可以通过分析交通数据，找到瓶颈和堵点，优化交通组织，提升交通效率。
3. 智能城市建设利用大数据技术，政府可以将各种传感器、监控设备等与互联网连接，实现城市各个领域的数据互通共享。
通过数据的实时分析，政府可以及时掌握城市的各类信息，例如交通拥堵、环境污染等，进而实现智能城市的建设。
4. 政府服务优化大数据技术可以帮助政府优化政务服务。
通过分析民众的行为数据和反馈信息，政府可以精确了解民众的需求，进而优化政府服务的质量和效率。
例如，在就业服务方面，政府可以通过分析求职者的技能和求职意向，为他们提供更为精准的职位推荐。
二、大数据技术在电子政务中面临的挑战1. 隐私与安全问题在电子政务中应用大数据技术时，涉及到大量的数据收集和处理。
如何保护个人隐私和数据安全是一个重要的问题。
政府部门需要建立健全的隐私保护和数据安全机制，确保数据不会被滥用或泄露。
2. 数据质量与可靠性大数据技术需要处理大量的不同来源和格式的数据。
数据的质量和可靠性对于决策的准确性至关重要。
政府需要加强数据质量管理，确保数据的准确性和可靠性。
3. 技术与人才需求应用大数据技术需要专业的技术和人才支持。
政府部门可能面临技术设备更新和人才培养的挑战。
政府需要提供培训机会和吸引人才，以应对大数据技术应用中的技术和人才需求。
4. 法律法规与政策制定大数据技术的应用与个人隐私、数据权益等涉及到相关的法律法规和政策制定。
AI技术在电子政务中的使用技巧
AI技术在电子政务中的使用技巧引言：随着人工智能（AI）技术的快速发展，其在各个领域的应用也越来越广泛。
其中，电子政务作为现代化政府建设的核心内容之一，也逐渐开始利用AI技术来提升效率和服务质量。
本文将介绍AI技术在电子政务中的使用技巧。
一、数据挖掘与分析如今政府机关面临着庞大的数据量，包括民生问题、经济指标、环境数据等各种信息。
利用AI技术进行数据挖掘和分析可以从这些大数据中提取有价值的信息，并帮助决策者做出更明智的决策。
例如，通过自然语言处理技术对社交媒体上的舆情进行监测和分析，政府可以了解公众对某个问题的态度和意见，并针对性地制定相应政策。
二、在线办公服务传统上，办公需要纸张、文件柜以及繁琐的手续操作。
而借助AI技术，政府可以实施在线办公服务，提供便捷高效的工作环境。
例如，在线会议系统可以使政府工作人员不受时间和地域限制进行远程会议，提高协同办公效率。
此外，智能化的文档管理系统可以帮助政府机关实现文档分类、检索与共享的自动化，并有效节约了大量的人力和资源。
三、舆情监测与处理公众舆情对于政府工作起着至关重要的作用。
AI技术可以辅助政府部门对社交媒体等渠道上产生的大量信息进行快速分析和处理，及时发现并解决社会问题。
例如，利用自然语言处理技术和机器学习算法，可以帮助识别并分类舆情信息，在线进行情感分析和趋势预测，并通过产生警报和相应反馈来引导政策调整。
四、个性化服务与用户体验优化在电子政务中，提供个性化的服务是一个重要目标。
AI技术通过分析用户数据和行为模式，可以为公众提供更精准的信息推送和建议。
通过构建个性化推荐系统，政府能够根据使用者的兴趣和需求定制服务，使得用户获得更好的体验。
例如，在市民健康档案数据库中应用AI技术可以提供定制的健康管理指导和个性化的医疗建议。
五、智能客服与自助服务利用AI技术，政府可以实现24小时在线的智能客服系统，为公众提供便捷的咨询和服务。
基于自然语言处理技术和机器学习算法，智能客服可以识别用户意图并给出准确的回答，解决常见问题。
数据挖掘技术在电子政务研发中的政府服务分析 (2)
政府服务具有公共性、公益性、公平性、透明性和责任性等特点，旨在保障公民的基本权利和利益， 促进社会公平和稳定。
电子政务对政府服务的影响
提升服务质量
电子政务能够提供更加便捷、高效、人性 化的服务，满足公民多样化的需求，提升
服务质量。
A 提高服务效率
电子政务通过信息化手段，简化办 事流程，缩短办事时间，提高政府
数据挖掘技术在电 子政务研发中的政 述 • 电子政务研发中的政府服务分析 • 数据挖掘在政府服务分析中的应
用 • 案例分析 • 总结与展望
01
数据挖掘技术概述
数据挖掘的定义与特点
定义
数据挖掘是从大量数据中提取出有用 的信息和知识的过程，这些信息和知 识是隐藏的、未知的或非平凡的。
和公正性。
公共服务优化
通过分析公众服务需求和行为，优化 服务流程和资源配置，提高服务质量 。
政策评估
通过数据挖掘对政策实施效果进行评 估，为政策调整和完善提供依据。
02
电子政务研发中的政府服 务分析
政府服务的定义与特点
定义
政府服务是指政府为了满足公民、法人和其他组织的物质、文化需求，提供公共产品和服务的行为。
数据挖掘技术有助于提升政府服务质量
通过数据挖掘技术，可以发现政府服务中的不足和缺陷，针对性地改进服务内容和方法， 提升政府服务质量。
数据挖掘技术在电子政务研发中的政府服务分析的展望
数据挖掘技术将更加智能化
随着人工智能技术的发展，数据挖掘技术将更加智能化，能够更加高效地处理和分析海量数据，为政府服务分析提供 更加精准和深入的支持。
服务分类
根据公民的需求和政府职能，将政府服务进行分类，为电子政务系统 的设计和开发提供指导。
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类功能的操作模式。发现这些模式 ，可 以让我们了解大多数 人是怎样操作 的。由此可以启发我们分析 目前 的系统设计是
４ ２用户使用 电子政务系统的模式发现 ．
用 户在访 问 电子政 务 系统 时 ，会 以 自己喜欢 的方式 进行 操 作 。根据 网络 日志 ，发 现用 户 这些 操作 的模 式 ，有助 于 改 进 电子 政务 系 统 。
式 的数据 挖 掘方 法 。 增董 数 据挖 掘 是指 当算 法在 已有 的数据 上 挖掘 出一些 知 识后 ，只需 要 根据 新 得到 的扩 充 的数据 来 调整 原来 的知识 的
２ ３数 据 的 动 态性 ．在 电子政 务 系 统运行 过 程 中 ，各 种数 据 ．
根据电子政务系统 的特点 ，我们这里给出几种可能从中挖掘
到 的知 识 的类 型 。
４ １用户 关 注热 点 的发 现 ．
库 中的数据都在不断扩充和增加。
在 电子政务网站上 ，有大量的政策、法规 、通告 、新闻 等文件 。 用户会根据 自己的喜好点击 、 浏览和下载这些文件 。
但 目前的系统只是实现数据 的输入 、查询 、统计等功能，还 没有能够从中挖掘这些知识 。充分利用这些数据 ，挖掘其中
用户，这需要一些机器学习的技术和其他计算机技术。
在实现层 面， 不仅仅要考虑数据 ， 还要考虑数据的存放。 由于很多的数据是存放在数据库 中，因此 ，不可避免需要采 用数据库技术从而使数据挖掘算法能够更好地实现和更高效
库 。所 以，在设计和实现挖掘算法 的时候 ，需要充分采用数 据库技术 ，从而使数据挖掘能更好挖 掘功 能
形象地说 ， 数据挖掘就是从大量数据中挖掘知识的过程。
统的运行 ，每天由文本 、图像 、音频 、视频等组成的数据 ， 以及网络服务器访问记 录、 浏览器 日志记录、 用户个人信息 、 用户对话等生成的数据量巨大 。
［ 关键 词］ 电子政 务 数 据挖 掘
（ ） ２ 分类 ： 分类算法的输入集是一组样本集合和几种类 １ 引言 信息技术的迅速发展和成熟 ，使得电子政务应用不断深
化 。电子政 务 能够 辅助 政 府更 好地 为公 众 服务 ，也 能 满足人
别标记。首先为每一个样本赋予一个标记，然后训练一个分 类器。最后对新样本进行分类 。
用 户 众 多 ，访 问频繁 。因此 ，电子政 务 系统通 常 会采 用数 据
２ １数据种类多．政府事务和管理涉及很多方面。因此数据 ． 类型也丰富。这些数据有统计数字 、文本、图像 、视频、音 频等。数据种类多也使得数据的格式多样 。
２ ２海 量数据 ．电 子政 务 面向 的用 户广 ，业 务 繁多 。随着 系 ．
从 全 国范 围看 ，经 过 多年 的实 践 ，电子政 务 建设 和应 用 初 见成 效 。 级 政府 在不 同的层 面 建设 和实 现 了不 同的功 能 。 各 这 其 中建立 和 获取 了很 多数 据 。这 些数 据 中具 有一 些 知识 。
可以是一条经验规则等。 另外 ，数据挖掘还有一个重要的任务就是将结果呈现给
的运 行 。
的知识 ，将能够为政府的决策提供更好 的支持 ，能够更好地
满足快速有效服务大众的要求。
２ 电子政 务数 据 的特 点
电子政务涉及 面广 ， 因此拥有 的数据也是海量而复杂的。
归纳 起来 看 ，电子政 务 数据有 下 面 这些 特点 ：
电子政务系统是一个大的系统 ， 涉及的数据多而且丰富 ，
大多数用户对哪些 ，或者哪类 的文件有兴趣 。由此可以确定 用户的关注热点是什么。 不仅如此 ，根据对不同时间段内用户关注热点的跟踪和 分析 ，还可 以发现用户关注热点的变化 。这些变化能给政府
等人工智能算法。这包括关联规则 、分类 、聚类等算法 。 （） １ 关联规则挖掘 ： 目的就是为了挖掘出隐藏在数据 其
技 术报 告
Ｈ Ｘｌ Ｅ ＡＩ Ａ ＫＥ ＸＵ
数据挖掘技术在 电子政务系统中的应用
福建省经济信 息中心 庄仁 团
［ 要］ 分析 了电子政 务 数据 的特 点 ，介 绍 了数据 挖掘 方 法 ，结合 几 个可 能 的应用 例子 ，探 讨 了 电子政 务数 据 挖掘 的实 现 。 摘
通 过 网络 日志 可 以记 录这些 数据 。这些 数据 可 以给 我们 提供
一
３ 数 据挖 掘 方法 应用数据挖掘时涉及两个方面的问题。 第一是算法层面。
第二是实现层面。 在算法层面，数据挖掘主要来源于机器学 习、模式识别
些信 息 。
通过对这些数据的分析 ， 我们可 以知道 ， 在一段时间内 ，
（） ３ 聚类分析 ： 聚类分析法的输入是一组未标记类别的
样本，也就是说此时输入 的样本还没有进行任何分类 。其 目
的 是根 据一 定 的规 则 ，合 理地 划 分样 本 。 而所依 据 的这些 规 则 是 由聚类 分析 算 法定 义 的 ，例 如 ，可 以是 一个 准则 函数 ，
们对政府和职能部门高效运转的要求。
算法 。 这样就可以避免使用所有的数据重新挖掘的繁琐过程。 从而可 以节省时间，快速得到结果。 ５． ．２并行数据挖掘 ２
南于 电子 政 务系 统 的数据 量 庞大 ，因此 常常 需 要通 过并
用户的操作模式包括两种类型。 一种是大众的操作模式 ，
一
种 是 个人 的操作 模 式 。 大 众 的操 作模 式 是指 一段 时 间来 ，大 多数 用 户对 于某 一
间的相 互关 系 。
２１ ０ １年第 ５期 （ 第 ５ 总 ３期 ）
２ ５
数据挖掘技术在 电子政务系统 中的应用
部 门人员提供丰富的信息 ，也可以促使我们寻找变化原因，
从 而 及 时作 出相 应 改进 以适 应 这些 变 化 。
５２ ． １增量数据挖掘 ．
由于 电子政 务 系统 的数 据 不断 扩大 ，因此 需要 设 计增 量