基于大數據的數字政府信息化平臺建設

摘要：隨著城市化的加速，數字政府在提升城市管理效率方面扮演著關鍵角色。本文以數字政府信息化平臺中的智慧市場監管平臺為例，探討了在數字政府信息化平臺中融合機器學習技術，以應對數據異構性和信息孤島問題。通過構建一個多源數據融合模型，實現市場監管數據的高效整合。該模型使用自適應卷積神經網絡處理非結構化數據，同時應用長短期記憶網絡進行時序數據分析，提高了數據處理的精度和效率。通過實驗驗證，該模型在市場監管方面，如價格監測和供需分析表現出色，顯著提升了監管響應速度和決策質量。該研究為智慧市場監管提供了新的視角和有效的數據處理工具。

關鍵詞：數字政府；機器學習；智慧市場監管平臺

引言

隨著數字化時代的到來，互聯網作為工作和生活中不可或缺的工具，已在各領域展現出巨大的潛力[1]。特別是在政府服務領域，互聯網的應用不僅提高了效率，也改善了公民的生活質量。然而，數字政府平臺在面對海量數據處理和服務個性化需求時，仍存在顯著的挑戰[2]。以智慧市場監管為例，盡管數字化技術已廣泛應用于市場監管，但智慧市場監管平臺在應對高峰期市場波動、突發事件響應和資源優化配置方面仍面臨挑戰[3]。這些問題源于現有平臺在處理復雜、動態和多維數據方面的能力有限。傳統市場監管系統多依賴于基于規則的程序和簡單的數據處理方法，難以適應迅速變化的市場環境[4]。例如，對突發事件的處理常缺乏實時性，導致監管延遲和效率低下。數據孤島現象更是限制了監管部門全面理解市場狀況[5]。因此，引入機器學習技術，能實現對市場動態的實時監測和預測，優化監管策略，及時應對市場變化，提升整體監管效率，改善市場運行環境。

1. 相關技術基礎

1.1 大數據技術

大數據技術是處理和分析海量數據集的技術集合，關鍵在于其能夠管理和處理傳統數據庫系統難以應對的數據量、速度和多樣性。這些技術包括高效的數據存儲解決方案（如分布式文件系統）、大規模數據處理框架（如Hadoop和Spark）以及復雜的數據查詢和分析工具（如NoSQL數據庫和數據挖掘工具）。在數字政府平臺中，大數據技術使來自不同政府部門和公共服務的龐大數據集成為可能，支持高效的數據集成、存儲和實時處理，為機器學習算法提供了必要的數據基礎。

1.2 機器學習算法

機器學習算法是一種能夠從數據中學習和做出預測或決策的算法。這些算法通常分為監督學習、非監督學習和強化學習。監督學習算法，如決策樹、支持向量機和神經網絡，通過訓練包含輸入和預期輸出的數據集來構建模型。非監督學習，如聚類和關聯規則學習，則在沒有標記輸出的情況下發現數據中的模式和結構。強化學習通過與環境的交互來優化決策過程。在數字政府信息化平臺中，這些算法可以應用于各種場景，如公共資源優化分配和公共安全監測，為政府決策提供數據驅動的洞見。

2. 基于機器學習的數字政府信息化平臺

2.1 平臺架構

本文提出的數字政府信息化平臺以機器學習為核心，構建了一個綜合性、多層次的智能分析和決策支持系統。該平臺的架構設計旨在實現高效的數據處理、深度學習分析以及用戶友好的交互界面，以滿足政府部門在數據驅動決策過程中的需求。平臺包含數據收集與整合模塊、機器學習與分析模塊、決策支持與應用模塊和用戶交互界面模塊。平臺的結構如圖1所示。

由圖1可以看出，本平臺通過互聯的模塊，提供了一個全面的解決方案，旨在通過先進的機器學習技術改進政府服務和決策過程，最終提升公共管理的效能和質量。

2.2 數據收集與整合模塊

在數據收集與整合模塊中，核心任務是從多源異構的數據環境中收集數據，然后對這些數據進行預處理和標準化。該模塊首先通過APIs、Web爬蟲或直接數據庫訪問，從政府部門、社交媒體、公共記錄和傳感器網絡等來源收集數據。收集到的數據包括結構化數據（如數據庫表格）和非結構化數據（如文本和圖像）。收集的數據經過初步清洗，去除噪聲和無效信息，隨后進行格式化處理，使其符合預定的數據模型。在數據標準化過程中，應用以下公式：

（1）

其中，X代表原始數據，和分別是數據的平均值和標準差，用于將數據轉換為標準正態分布，以減少不同數據源之間的差異性。

接著，進行數據融合處理，該過程使用加權平均法或其他統計方法整合來自不同來源的數據，確保數據的一致性和完整性。公式如下：

（2）

其中，Xmerged是融合后的數據，Xi是第i個數據源的數據，Wi是分配給第i個數據源的權重，該權重基于數據源的可靠性和相關性進行分配。

通過這一系列步驟，該模塊有效地將來自多個源的數據集成到一個統一的平臺，為后續的機器學習分析和決策支持打下堅實的基礎。

2.3 機器學習與分析模塊

該模塊主要應用機器學習算法，包括監督學習、非監督學習和深度學習，以提取數據中的有價值信息，支持決策制定和服務優化。

對于公共服務需求預測，平臺使用長短時記憶網絡模型，該模型特別適合處理具有時間相關性的數據：

（3）

其中，ht是在時間點t的隱藏狀態，xt是輸入數據，ht-1是前一時間點的隱藏狀態。

對于分類和回歸問題，如資源分配和服務需求分類，特別是在處理圖像和復雜模式識別任務時，卷積神經網絡表現出色。其通過一系列卷積層和池化層提取特征：

（4）

其中，W和b分別表示權重和偏置，*代表卷積操作，ReLU是激活函數。

經過模型訓練和優化后，最終輸出被用于指導政府決策，如政策調整、資源配置和服務優化。此外，這一模塊還提供模型解釋性分析，幫助理解模型決策背后的邏輯，增強決策的透明度和可信度。通過這些步驟，機器學習與分析模塊為數字政府平臺提供了強大的數據驅動決策支持能力。

2.4 決策支持與應用模塊

決策支持與應用模塊將機器學習與分析模塊的洞見轉化為具體的政策建議和行動方案。該模塊運用多種優化和分析方法，如線性規劃和回歸分析，來確保決策的科學性和有效性。在資源優化問題中，通常會采用線性規劃模型，其目標是最小化或最大化一個線性目標函數，約束條件下的數學表達形式如下：

（5）

其中，cTx表示成本或收益的線性組合，A和b是線性約束條件，是決策變量。此外，為評估不同政策的效果和影響，使用多元線性回歸分析，通過以下公式建立變量之間的關系：

（6）

其中，y是因變量，是自變量，是回歸系數，是誤差項。通過這些方法，決策支持與應用模塊為政府決策者提供了一個強有力的工具，以科學的方式處理復雜的管理和服務問題，提升政府服務的效率和公眾滿意度。

2.5 用戶交互界面模塊

用戶交互界面模塊在數字政府信息化平臺中連接政府決策者、公共服務人員和公眾。該模塊的設計注重提供清晰、直觀且易于操作的界面，確保所有用戶能夠無障礙地訪問和利用平臺的各項功能和數據。

該模塊使用主成分分析和k-均值聚類。主成分分析用于減少數據集的維度，保留最重要的信息，其數學表達為：

Y=XW? （7）

其中，X是原始數據集，W是導出的主成分，Y是降維后的數據。

k-均值聚類用于將數據分組到k個集群中，其目標函數為：

（8）

其中，Si是第i個集群，是集群的中心點。交互式查詢系統允許用戶根據特定參數搜索信息，提高了信息檢索的效率和精確性。個性化用戶體驗則通過用戶行為和偏好分析，提供定制化的信息展示和服務，增強用戶參與度和滿意度。

總體而言，用戶交互界面模塊確保了數字政府信息化平臺的易用性和有效性，使之成為政府部門、公共服務人員和公眾之間互動的有效平臺。

3. 實驗設計與結果分析

3.1 實驗環境配置

本實驗硬件配置包括Intel Core i9-9900K處理器，32GB DDR4 RAM內存，1TB SSD存儲，以及NVIDIA GeForce RTX 2080 Ti顯卡，保證了數據處理和機器學習任務的高效執行。軟件方面，使用Windows 10操作系統，結合Python 3.8編程語言，采用TensorFlow 2.4和PyTorch 1.7作為機器學習框架。數據處理和可視化通過Pandas 1.2、NumPy 1.19、Matplotlib 3.3和Seaborn 0.11庫進行。為了進行仿真和模擬實驗，選擇了MATLAB R2020b和AnyLogic 8.7軟件。

3.2 實驗結果及分析

在傳統的數字政府信息化平臺中，價格監測和供求分析的處理常常采用ARIMA模型，ARIMA是一種經典的時間序列分析方法，適用于分析和預測具有線性趨勢和季節性的數據。因此，在本文的實驗中，為了評估本文提出模型的有效性，我們在相同的仿真環境下，對價格監測和供求分析兩方面的表現進行了實驗對比。實驗結果如表1所示。

表1結果表明，在數字政府信息化平臺中采用先進的機器學習技術能夠有效提升預測準確率、響應速度和決策質量，從而更好地滿足數字政府信息化平臺在公共管理方面的需求。

結語

本文構建了一個基于機器學習的數字政府信息化平臺，旨在優化數字政府的公共服務能力。平臺的設計融合了數據收集與整合、機器學習分析、決策支持以及用戶交互等關鍵模塊，以提升數據處理效率和決策質量。研究以智慧市場監管為例，將設計的平臺與傳統ARIMA模型進行實驗比對，結果顯示，該平臺在智慧市場監管的價格監測和供求分析方面表現更加卓越。這一成果不僅證明了機器學習技術在現代數字政府平臺中的有效性，也為未來相關領域的研究和應用提供了重要參考。通過這種綜合性的信息化解決方案，政府機構能夠更加有效地應對城市管理的復雜挑戰，提高公共服務水平，進而促進社會的可持續發展。

參考文獻：

[1]李丹丹，夏大維.數字政府建設背景下火災調查信息化平臺設計與應用[J].消防科學與技術，2023，42（7）：982-985.

[2]陳臻.政務信息化建設實踐創新推進數字政府高質量數字變革[J].中國信息化，2023（10）：93-94.

[3]王成.數字政府視角下政府部門信息化建設高質量發展優化路徑研究[J].中國信息化，2022（7）：86-87.

[4]高雁強.數字政府角度下政府部門信息化建設措施[J].數字技術與應用，2023， 41（3）：17-19.

[5]張浩.從信息化到智能化——中國數字政府建設路徑[J].數字經濟，2023（4）： 90-93.

作者簡介：張潔，碩士研究生，研究方向：計算機網絡安全、大數據分析、信息化建設。