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随着信息技术的飞速发展，电子政务已经成为我国政府改革的重要手段，在电子政务的实施过程中，如何有效地挖掘和分析海量数据，为政府决策提供有力支持，成为当前研究的热点问题，本文将从电子政务数据挖掘模式的角度，对现有的数据挖掘模式进行分类，并分析各类模式的特点。
电子政务数据挖掘模式分类
1、关联规则挖掘
关联规则挖掘是电子政务数据挖掘中最常见的一种模式，它通过分析数据之间的关联关系，找出具有潜在价值的知识，关联规则挖掘在电子政务中的应用主要包括以下几个方面：
（1）居民服务：通过挖掘居民消费行为、就医记录等数据，为居民提供个性化的服务推荐。
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（2）公共安全：通过挖掘交通、环境、灾害等数据，为政府制定公共安全政策提供依据。
（3）政策分析：通过挖掘政策执行数据，为政府调整政策提供参考。
2、分类与预测
分类与预测是电子政务数据挖掘中的一种重要模式，它通过对历史数据的分析，对未来的事件进行预测，分类与预测在电子政务中的应用主要包括以下几个方面：
（1）风险评估：通过挖掘风险事件数据，预测可能发生的风险，为政府制定风险防范措施提供依据。
（2）政策效果评估：通过挖掘政策执行数据，预测政策效果，为政府调整政策提供参考。
（3）突发事件预测：通过挖掘突发事件数据，预测可能发生的突发事件，为政府制定应对措施提供依据。
3、聚类分析
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聚类分析是电子政务数据挖掘中的一种重要模式，它通过对数据进行分类，将相似的数据归为一类，聚类分析在电子政务中的应用主要包括以下几个方面：
（1）区域划分：通过挖掘地理空间数据，为政府制定区域发展政策提供依据。
（2）公共资源配置：通过挖掘公共资源配置数据，为政府优化资源配置提供依据。
（3）政策受众分析：通过挖掘政策受众数据，为政府制定政策提供依据。
4、主题建模
主题建模是电子政务数据挖掘中的一种重要模式，它通过对文本数据进行分析，提取出文档的主题，主题建模在电子政务中的应用主要包括以下几个方面：
（1）政策文本分析：通过挖掘政策文本数据，提取政策主题，为政府制定政策提供依据。
（2）舆情分析：通过挖掘网络舆情数据，分析社会热点问题，为政府制定应对措施提供依据。
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（3）政策效果评估：通过挖掘政策执行数据，分析政策效果，为政府调整政策提供参考。
各类数据挖掘模式的特点
1、关联规则挖掘：具有较好的可解释性，能够发现数据之间的潜在关系；但需要大量数据支持，计算复杂度高。
2、分类与预测：能够对未来的事件进行预测，为政府决策提供有力支持；但预测结果受模型选择和数据质量影响较大。
3、聚类分析：能够将相似数据归为一类，发现数据中的隐藏模式；但聚类结果可能受初始值影响较大。
4、主题建模：能够从大量文本数据中提取出主题，为政府提供有针对性的政策建议；但主题提取效果受模型选择和数据质量影响较大。
电子政务数据挖掘模式在政府决策中发挥着重要作用，本文对电子政务数据挖掘模式进行了分类，并分析了各类模式的特点，在实际应用中，政府应根据具体需求选择合适的数据挖掘模式，以提高电子政务的实施效果。
标签： #电子政务数据挖掘模式包括哪几种
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