本文選題：政府開放數(shù)據(jù)　切入點(diǎn)：數(shù)據(jù)使用　出處：《華中師范大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著我國(guó)政府開放數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)量日益增多,如何有效提升政府開放數(shù)據(jù)服務(wù)水平已成為研究的熱點(diǎn)問題。公眾獲取政府開放數(shù)據(jù)并進(jìn)行利用是數(shù)據(jù)資源影響社會(huì)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要方式之一。因此,對(duì)政府開放數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)使用狀態(tài)進(jìn)行描述與預(yù)測(cè)具有現(xiàn)實(shí)意義。運(yùn)用科學(xué)的方法合理預(yù)測(cè)政府開放數(shù)據(jù)后數(shù)據(jù)的使用情況,有利于把握公眾的數(shù)據(jù)需求以及需求的變化情況,有利于提升政府?dāng)?shù)據(jù)開放平臺(tái)對(duì)數(shù)據(jù)資源的整合能力,有利于提高政府開放數(shù)據(jù)的綜合服務(wù)水平。本文旨在通過文獻(xiàn)法、定性與定量相結(jié)合分析法以及實(shí)證分析法等研究方法,在分析與研究政府目前已開放的數(shù)據(jù)資源使用情況的基礎(chǔ)上,構(gòu)建政府開放數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)使用狀態(tài)預(yù)測(cè)模型,并驗(yàn)證其可行性與有效性。主要研究?jī)?nèi)容分為以下三個(gè)部分:首先,提出了表示數(shù)據(jù)使用狀態(tài)的兩個(gè)維度。通過研究國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn),綜合相關(guān)研究的特點(diǎn)與不足,從數(shù)據(jù)用戶使用行為的角度提出政府開放數(shù)據(jù)的公眾關(guān)注程度與公眾利用程度兩個(gè)維度,以此來表示數(shù)據(jù)資源在開放之后的使用狀態(tài)。其次,構(gòu)建了數(shù)據(jù)使用狀態(tài)的預(yù)測(cè)模型。本文從數(shù)據(jù)屬性與數(shù)據(jù)管理兩個(gè)層面著手分析政府開放數(shù)據(jù)的特征,提出了使用數(shù)據(jù)領(lǐng)域、數(shù)據(jù)格式、數(shù)據(jù)來源、主題分類、開放條件以及更新頻率等六項(xiàng)指標(biāo)作為變量,對(duì)數(shù)據(jù)的使用狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過綜合分析常用預(yù)測(cè)方法的優(yōu)缺點(diǎn),利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法,構(gòu)建政府開放數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)使用狀態(tài)預(yù)測(cè)模型。最后,對(duì)構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了實(shí)證分析。本文以上海市政府?dāng)?shù)據(jù)服務(wù)網(wǎng)的數(shù)據(jù)作為樣本,通過實(shí)證分析對(duì)本文提出的數(shù)據(jù)使用狀態(tài)表示方法以及預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)證結(jié)果表明,本文構(gòu)建的政府開放數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)使用狀態(tài)預(yù)測(cè)模型具備一定的可行性,同時(shí)從定量的角度客觀的反映了上述方法與模型的有效性。本文的研究為政府更好把握政府?dāng)?shù)據(jù)資源的使用情況提供了可行的預(yù)測(cè)分析方法,有助于提升政府開放數(shù)據(jù)綜合服務(wù)水平,同時(shí)也為今后在政府開放數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方面的研究提供理論與實(shí)踐依據(jù)。
[Abstract]:With the increasing number of open data platforms in our government, How to effectively improve the level of government open data services has become a hot issue. Public access to open government data and use of data resources is one of the important ways to affect social and economic development. It is of practical significance to describe and predict the state of data use of government open data. The use of scientific methods to predict the use of data after the opening of government data is beneficial to grasp the data demand of the public and the changing situation of demand. This paper aims to improve the integration ability of the open platform of government data to the data resources, and to improve the comprehensive service level of the open data of the government. This paper aims at the research methods of literature method, qualitative and quantitative analysis method and empirical analysis method, etc. On the basis of analyzing and studying the utilization of the data resources that the government has already opened, this paper constructs the prediction model of the data usage status of the government open data, and verifies its feasibility and validity. The main research contents are as follows: first, Two dimensions are proposed to represent the state of data use. Through the study of relevant literature at home and abroad, the characteristics and shortcomings of related studies are summarized. From the point of view of data users' use behavior, this paper puts forward two dimensions of public concern and public utilization of government open data, so as to express the status of data resources after opening up. Secondly, This paper analyzes the characteristics of government open data from the two aspects of data attribute and data management, and proposes the use of data domain, data format, data source, subject classification. Six indexes, such as open condition and update frequency, are used as variables to predict the status of data use. By synthetically analyzing the advantages and disadvantages of common prediction methods, the genetic algorithm is used to optimize the BP neural network model. Finally, the paper makes an empirical analysis of the prediction model. This paper takes the data of Shanghai Municipal Government data Service Network as a sample. Through the empirical analysis, the paper verifies the data usage state representation method and the prediction model proposed in this paper. The empirical results show that the data use state prediction model constructed in this paper is feasible. At the same time, it objectively reflects the validity of the above methods and models from a quantitative point of view. The research in this paper provides a feasible method of prediction and analysis for the government to better grasp the use of government data resources. It is helpful to improve the comprehensive service level of government open data, and to provide theoretical and practical basis for the future research on the prediction of government open data.
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：D63

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1590153