基于信訪信息的民情預測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著人工智能的不斷發(fā)展，自上個世紀九十年代以來，數(shù)據(jù)挖掘技術得到了越來越廣泛的應用，但是在信訪領域中的應用與研究還在起步階段。在貴陽市信訪局中，存在大量的信訪案件信息沒有得到有效的開發(fā)利用，無法轉(zhuǎn)化為知識，從而不能為信訪工作人員在面對民情問題時提供強有力的決策支持。本文正是針對這一現(xiàn)狀，結合信訪信息的特點，重點研究了數(shù)據(jù)挖掘在信訪領域內(nèi)的應用，設計并實現(xiàn)了基于信訪信息的民情預測系統(tǒng)。本系統(tǒng)面向貴陽市信訪局需求，利用2015年貴陽市信訪局

2、案件和貴陽市人民政府政務服務中心的網(wǎng)上投訴案件，實現(xiàn)了多維度統(tǒng)計分析與民情預測。本文主要開展了以下工作：
　　1.研究標準的關聯(lián)規(guī)則Apriori算法的原理與實現(xiàn)，提出了基于Apriori算法的民情預測的方法。結合貴陽市信訪工作經(jīng)驗，對預測出來的民情規(guī)則進行具有現(xiàn)實意義的解釋。
　　2.結合中文分詞、停用詞處理和TF-IDF特征詞提取這三項文本預處理技術，通過對KNN算法的研究與調(diào)優(yōu)分析，實現(xiàn)了基于KNN算法的網(wǎng)上投訴案件的

3、分類，為網(wǎng)絡熱點趨勢預測奠定了基礎。
　　3.在上述工作的基礎上，結合了Web前端技術和Django框架，設計并實現(xiàn)了一個基于信訪信息的民情預測系統(tǒng)。該民情預測系統(tǒng)分為三大模塊：數(shù)據(jù)存儲模塊，本模塊設計了基于NoSQL數(shù)據(jù)庫的案件數(shù)據(jù)存儲模型；面向系統(tǒng)案件模塊，本模塊針對貴陽市信訪局案件實現(xiàn)了案件數(shù)據(jù)預處理、案件管理與分析、案件滿意度預警以及民情預測結果的展示與發(fā)布；面向網(wǎng)絡案件模塊，本模塊實現(xiàn)了對網(wǎng)上投訴案件的關鍵詞挖掘，結合案