CN114676374A - 基于大数据的政府***息智能融合***及方法 - Google Patents

基于大数据的政府***息智能融合***及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数据融合技术领域,具体地说,涉及基于大数据的政府***息智能融合***及方法。其包括政府***息发布单元、***息特征标记单元、评论数据采集单元、智能融合单元和反馈单元;所述政府***息发布单元用于发布政府的***息;所述***息特征标记单元用于对政府***息发布单元发布的***息进行特征标记。本发明中通过政府***息发布单元实现***息的发布,并通过***息特征标记单元对发布的***息进行利用,从而得到***息的标记目标,基于该目标实现大数据中评论数据的定向检索,不仅提高了检索效率,而且也让检索的评论数据具有可追溯性,此时得到的反馈数据覆盖面更广。

Description

基于大数据的政府***息智能融合***及方法
技术领域
本发明涉及数据融合技术领域,具体地说,涉及基于大数据的政府***息智能融合***及方法。
背景技术
政府信息公开是指行政机关在履行职责过程中制作或者获取的,以一定形式记录、保存的信息,及时、准确地公开发布。
在经济全球化和信息化的时代,瞬息万变的信息已成为社会经济发展的决定因素;信息社会就是信息和知识将扮演主角的社会,作为最重要的信息资源的政府信息涵盖全社会信息的80%,它既是公众了解政府行为的直接途径,也是公众监督政府行为的重要依据。
在大数据的环境下,一旦政府发布***息后就能快速被广大群众获知,同时也会产生相应的讨论和评论,这时候政府需要根据评论获知此次***息的公开情况,比如:公开力度、群众的反馈等,可是以往的评论查看可能只看引起热度的评论,虽然具有热度但不能说就具有代表性,获得反馈的范围也受到限制。
发明内容
本发明的目的在于提供基于大数据的政府***息智能融合***及方法,以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的,本发明目的之一在于,提供了基于大数据的政府***息智能融合***,包括政府***息发布单元、***息特征标记单元、评论数据采集单元、智能融合单元和反馈单元,其中:
所述政府***息发布单元用于发布政府的***息;
所述***息特征标记单元用于对政府***息发布单元发布的***息进行特征标记,形成标记目标;
所述评论数据采集单元根据标记目标对相应的评论进行采集,得到评论数据;
所述智能融合单元用于接收***息和评论数据,并将二者进行融合得到相应的反馈数据;
所述反馈单元用于将反馈数据反馈至政府***息发布单元。
作为本技术方案的进一步改进,所述政府***息发布单元包括加密模块、信息发布模块和反馈接收模块;所述信息发布模块用于准备***息,所述加密模块在***息的准备阶段进行加密,所述信息发布模块在解密后发布***息;所述反馈接收模块用于接收***息的反馈数据。
作为本技术方案的进一步改进,所述政府***息发布单元还包括核验模块,所述核验模块结合反馈接收模块接收的历史反馈数据对准备阶段的***息进行核验,核验无误后自动解密。
作为本技术方案的进一步改进,所述***息特征标记单元包括***息提取模块、特征点标记模块和特征点输出模块,其中:
所述***息提取模块用于提取信息发布模块发布的***息;
所述特征点标记模块用于对***息中的特征信息进行提取,并形成的特征点,对特征点进行标记得到标记目标;
所述特征点输出模块用于将标记目标向外输出。
作为本技术方案的进一步改进,所述***息特征标记单元还包括模板记忆模块,所述模板记忆模块用于对信息发布模块发布的模板进行提取并记忆,其中:
所述特征点标记模块根据模板记忆模块记忆的模板对特征信息进行提取。
作为本技术方案的进一步改进,所述特征点标记模块中特征信息的提取采用查询词提取算法,其算法公式如下:
Figure 262363DEST_PATH_IMAGE001
其中,
Figure 103411DEST_PATH_IMAGE002
为特征信息集;
Figure 816152DEST_PATH_IMAGE003
为衰减因子,一般取值为0.85;
Figure 536983DEST_PATH_IMAGE004
为***息
Figure 5181DEST_PATH_IMAGE005
的PageRank值;
Figure 836871DEST_PATH_IMAGE006
为***息
Figure 404118DEST_PATH_IMAGE005
的查询词;
Figure 108900DEST_PATH_IMAGE007
为***息
Figure 761598DEST_PATH_IMAGE005
的总词数。
作为本技术方案的进一步改进,所述评论数据采集单元包括标记目标接收模块和评论数据采集模块;所述标记目标接收模块用于接收特征点输出模块输出的标记目标;所述评论数据采集模块用于根据标记目标定向采集评论数据。
作为本技术方案的进一步改进,所述智能融合单元包括评论提取模块、***息提取模块和反馈融合模块;所述评论提取模块用于对评论数据采集模块采集的评论数据进行提取;所述***息提取模块用于对信息发布模块发布的***息进行提取;所述反馈融合模块用于对***息对应的评论数据进行融合,形成反馈数据。
作为本技术方案的进一步改进,所述反馈单元接收特征点输出模块输出的标记目标,反馈时结合标记目标将评论数据融合至***息内。
本发明目的之二在于,提供了用于基于大数据的政府***息智能融合***的方法,包括如下方法步骤:
S1、政府***息发布单元发布政府的***息,然后***息特征标记单元对政府***息发布单元发布的***息进行特征标记,形成标记目标;
S2、评论数据采集单元根据标记目标对相应的评论进行采集,得到评论数据;
S3、智能融合单元将评论数据和***息进行融合得到相应的反馈数据,并通过反馈单元将反馈数据反馈至政府***息发布单元中,以供公布人员进行查看。
与现有技术相比,本发明的有益效果:
1、该基于大数据的政府***息智能融合***及方法中,通过政府***息发布单元实现***息的发布,并通过***息特征标记单元对发布的***息进行利用,从而得到***息的标记目标,基于该目标实现大数据中评论数据的定向检索,不仅提高了检索效率,而且也让检索的评论数据具有可追溯性,此时得到的反馈数据覆盖面更广。
2、该基于大数据的政府***息智能融合***及方法中,核验模块结合反馈接收模块接收的历史反馈数据对准备阶段的***息进行核验,核验无误后自动解密,这样可以结合到以往的数据辅助***息的校验,从而减轻工作人员的工作负担,而且校验的精确度更好,因为反馈数据就是群众的评论,群众才是***息发布的主体对象,所以说反馈数据进行核验是更具有代表性的。
附图说明
图1为本发明的整体单元模块框图。
图2为本发明的政府***息发布单元模块框图。
图3为本发明的***息特征标记单元模块框图。
图4为本发明的评论数据采集单元模块框图。
图5为本发明的智能融合单元模块框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
实施例1
请参阅图1所示,本实施例目的之一在于,提供了基于大数据的政府***息智能融合***,包括政府***息发布单元、***息特征标记单元、评论数据采集单元、智能融合单元和反馈单元,其中:政府***息发布单元用于发布政府的***息;***息特征标记单元用于对政府***息发布单元发布的***息进行特征标记,形成标记目标;评论数据采集单元根据标记目标对相应的评论进行采集,得到评论数据;智能融合单元用于接收***息和评论数据,并将二者进行融合得到相应的反馈数据;反馈单元用于将反馈数据反馈至政府***息发布单元。
本实施例中还公开了用于政府***息智能融合***的方法,其方法步骤如下:
S1、政府***息发布单元发布政府的***息,然后***息特征标记单元对政府***息发布单元发布的***息进行特征标记,形成标记目标;
S2、评论数据采集单元根据标记目标对相应的评论进行采集,得到评论数据;
S3、智能融合单元将评论数据和***息进行融合得到相应的反馈数据,并通过反馈单元将反馈数据反馈至政府***息发布单元中,以供公布人员进行查看。
值得说明的是,本实施例通过政府***息发布单元实现***息的发布,并通过***息特征标记单元对发布的***息进行利用,从而得到***息的标记目标,基于该目标实现大数据中评论数据的定向检索,不仅提高了检索效率,而且也让检索的评论数据具有可追溯性,此时得到的反馈数据覆盖面更广。
实施例2
考虑到发布的***息在没发布之前是需要进行保密的,为此,请参阅图2所示,政府***息发布单元包括加密模块、信息发布模块和反馈接收模块;信息发布模块用于准备***息,加密模块在***息的准备阶段进行加密,信息发布模块在解密后发布***息;反馈接收模块用于接收***息的反馈数据。
工作原理:
首先在***息的准备阶段通过加密模块对其进行加密,从而保证此时公布信息的安全性,由于发布的目的就是需要让公众得知,所以也就无须加密了,但此时的解密还是需要人工解除,其主要目的是避免***息准备错误导致发布会影响政府的公信度,所以在此进行解密,也是对***息的一个校验,在校验后进行解密,然后发布。
在上述工作原理的基础上,本实施例考虑到解密步骤会增大人工的负担,为此,政府***息发布单元还包括核验模块,核验模块结合反馈接收模块接收的历史反馈数据对准备阶段的***息进行核验,核验无误后自动解密,这样可以结合到以往的数据辅助***息的校验,从而减轻工作人员的工作负担,而且校验的精确度更好,因为反馈数据就是群众的评论,群众才是***息发布的主体对象,所以说反馈数据进行核验是更具有代表性的。
实施例3
本实施例具体说明***息特征标记单元,请参阅图3所示,***息特征标记单元包括***息提取模块、特征点标记模块和特征点输出模块,其中:
***息提取模块用于提取信息发布模块发布的***息;
特征点标记模块用于对***息中的特征信息进行提取,并形成的特征点,对特征点进行标记得到标记目标;
特征点输出模块用于将标记目标向外输出。
工作原理:
首先特征点标记模块对***息中的特征信息进行提取,这里特征信息的提取采用查询词提取算法,其算法公式如下:
Figure 396979DEST_PATH_IMAGE001
其中,
Figure 130318DEST_PATH_IMAGE002
为特征信息集;
Figure 192952DEST_PATH_IMAGE003
为衰减因子;
Figure 332946DEST_PATH_IMAGE004
为***息
Figure 585067DEST_PATH_IMAGE005
的PageRank值;
Figure 126907DEST_PATH_IMAGE006
为***息
Figure 626021DEST_PATH_IMAGE005
的查询词;
Figure 239929DEST_PATH_IMAGE007
为***息
Figure 217113DEST_PATH_IMAGE005
的总词数;
因为有一个发布热度的存在,每一个***息都有一定的热度期,随着时间的延长热度会相应降低,所以在算法公式中带入衰减因子
Figure 879038DEST_PATH_IMAGE003
,衰减因子
Figure 549054DEST_PATH_IMAGE003
的一般取值为0.85,其主要目的是适应发布热度的变化,使得到的特征信息更具有真实性,降低人为控制的影响,而且查询词就是群众在互联网中查询的词语,例如:政府***息为“社保缴费制度的变化”,此时互联网上查询的词语就会有“社保”、“社保缴费”、“社保-缴费制度-变化”等等,这些查询词都有可能找到“社保缴费制度的变化”这一***息,这些查询词一般都是代表***息的特征信息,通过这种方式确定特征信息更加精确,也更能代表群众心中的特征信息。
此外,***息特征标记单元还包括模板记忆模块,模板记忆模块用于对信息发布模块发布的模板进行提取并记忆,其中:
特征点标记模块根据模板记忆模块记忆的模板对特征信息进行提取,通常的***息都有自己的公开模板,通过对模板记忆可以有效的规避模板中的无效特征信息,降低特征信息提取的难度。
实施例4
本实施例具体公开评论数据采集单元和智能融合单元,请参阅图4和图5所示,评论数据采集单元包括标记目标接收模块和评论数据采集模块;标记目标接收模块用于接收特征点输出模块输出的标记目标;评论数据采集模块用于根据标记目标定向采集评论数据。
工作时,评论数据采集模根据标记目标定向采集评论数据,这样采集的方向就能确定,从而提高评论数据采集的效率,采集后,智能融合单元的评论提取模块对评论数据采集模块采集的评论数据进行提取,而后智能融合单元的***息提取模块对信息发布模块发布的***息进行提取,最后智能融合单元的反馈融合模块对***息对应的评论数据进行融合,形成反馈数据,这样在反馈数据融合评论数据和***息,这样更方便发布人员查看群众的评论情况,从而获知此次***息的公开力度和效果。
值得说明的是,反馈单元接收特征点输出模块输出的标记目标,反馈时结合标记目标将评论数据融合至***息内,这样在***息的特征点上融合相应的评论数据,进一步方便发布人员进行追溯性查看,也就是说追溯相应的特征点的评论数据。
实施例5
考虑到不是所有的***息都只有文字的,可能还有图像信息,为了获取图像的描述性特征,本实施例公开特征点标记模块对***息中的特征信息进行提取的另一种实施方式,还可以构建元模型,在有限元模型中,CMCN模型从***息的文本中生成原始文本特征向量Ft,从图像中生成原始图像特征向量Fi,从图像的描述文本中生成描述性文本特征向量Fti;
首先是训练前模型BERT用于从原始文本T中提取文本特征向量Ft;
然后利用VGGNet从图像I构建图像特征向量Fi;
再图像I转换成图像的描述性文本Ti,同时生成相应的特征点。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解,本发明不受上述实施例的限制,上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例,并不用来限制本发明,在不脱离本发明精神和范围的前提下,本发明还会有各种变化和改进,这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (8)

1.基于大数据的政府***息智能融合***,其特征在于:包括政府***息发布单元、***息特征标记单元、评论数据采集单元、智能融合单元和反馈单元,其中:
所述政府***息发布单元用于发布政府的***息;
所述***息特征标记单元用于对政府***息发布单元发布的***息进行特征标记,形成标记目标;
所述评论数据采集单元根据标记目标对相应的评论进行采集,得到评论数据;
所述智能融合单元用于接收***息和评论数据,并将二者进行融合得到相应的反馈数据;
所述反馈单元用于将反馈数据反馈至政府***息发布单元;
所述政府***息发布单元包括加密模块、信息发布模块和反馈接收模块;所述信息发布模块用于准备***息,所述加密模块在***息的准备阶段进行加密,所述信息发布模块在解密后发布***息;所述反馈接收模块用于接收***息的反馈数据;
所述政府***息发布单元还包括核验模块,所述核验模块结合反馈接收模块接收的历史反馈数据对准备阶段的***息进行核验,核验无误后自动解密。
2.根据权利要求1所述的基于大数据的政府***息智能融合***,其特征在于:所述***息特征标记单元包括***息提取模块、特征点标记模块和特征点输出模块,其中:
所述***息提取模块用于提取信息发布模块发布的***息;
所述特征点标记模块用于对***息中的特征信息进行提取,并形成的特征点,对特征点进行标记得到标记目标;
所述特征点输出模块用于将标记目标向外输出。
3.根据权利要求2所述的基于大数据的政府***息智能融合***,其特征在于:所述***息特征标记单元还包括模板记忆模块,所述模板记忆模块用于对信息发布模块发布的模板进行提取并记忆,其中:
所述特征点标记模块根据模板记忆模块记忆的模板对特征信息进行提取。
4.根据权利要求3任意一项所述的基于大数据的政府***息智能融合***,其特征在于:所述特征点标记模块中特征信息的提取采用查询词提取算法,其算法公式如下:
Figure 645463DEST_PATH_IMAGE001
其中,
Figure 434427DEST_PATH_IMAGE002
为特征信息集;
Figure 192168DEST_PATH_IMAGE003
为衰减因子,一般取值为0.85;
Figure 994645DEST_PATH_IMAGE004
为***息
Figure 332086DEST_PATH_IMAGE005
的PageRank值;
Figure 241136DEST_PATH_IMAGE006
为***息
Figure 904198DEST_PATH_IMAGE005
的查询词;
Figure 695437DEST_PATH_IMAGE007
为***息
Figure 541295DEST_PATH_IMAGE005
的总词数。
5.根据权利要求4所述的基于大数据的政府***息智能融合***,其特征在于:所述评论数据采集单元包括标记目标接收模块和评论数据采集模块;所述标记目标接收模块用于接收特征点输出模块输出的标记目标;所述评论数据采集模块用于根据标记目标定向采集评论数据。
6.根据权利要求5所述的基于大数据的政府***息智能融合***,其特征在于:所述智能融合单元包括评论提取模块、***息提取模块和反馈融合模块;所述评论提取模块用于对评论数据采集模块采集的评论数据进行提取;所述***息提取模块用于对信息发布模块发布的***息进行提取;所述反馈融合模块用于对***息对应的评论数据进行融合,形成反馈数据。
7.根据权利要求6所述的基于大数据的政府***息智能融合***,其特征在于:所述反馈单元接收特征点输出模块输出的标记目标,反馈时结合标记目标将评论数据融合至***息内。
8.用于如权利要求1-7任意一项所述基于大数据的政府***息智能融合***的方法,其特征在于,包括如下方法步骤:
S1、政府***息发布单元发布政府的***息,然后***息特征标记单元对政府***息发布单元发布的***息进行特征标记,形成标记目标;
S2、评论数据采集单元根据标记目标对相应的评论进行采集,得到评论数据;
S3、智能融合单元将评论数据和***息进行融合得到相应的反馈数据,并通过反馈单元将反馈数据反馈至政府***息发布单元中,以供公布人员进行查看。
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