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基于深度学习的公民参与城市治理的时空格局研究——以苏州市为例
摘    要:公民共同参与城市治理对于城市的发展具有重要的作用,准确地识别公众参与讨论的主题内容是城市治理中亟待解决的问题。目前,对于公民参与的研究多集中在对平台的评价,对发布的文本内容分析较少。深度学习作为一种以数据为导向的新技术,在自然语言处理相关领域都得到了广泛应用且效果良好。基于政务网站论坛的文本数据,采用大数据和神经网络的方法,设计苏州市公民参与的定量化模型,研究公民在政府网站上的行为,并在不同的时空尺度上研究公民参与度的时空格局演化规律,结合苏州出台的相应政策数据验证方法可靠性。有助于认识一个城市的基层治理能力,评价一个城市可持续性。

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