基于C5.0决策树算法的开放数据的效用预测研究

基于C5.0决策树算法的开放数据的效用预测研究

论文摘要

随着开放政府数据的实践在全球范围内积极开展,数据开放后的用户效用更应该得到关注和重视。文章通过分析数据关注度和使用率指标对数据开放后的效用进行分类,采用C5.0决策树算法构建了开放数据用户效用的预测模型,并以贵阳市政府数据开放平台为对象进行了实验研究,为政府部门预测已开放数据的未来效用和未开放数据开放后的效用提供了参考方法,且提出了提高数据效用的针对性建议。研究发现,用户效用较好的A类数据比例最低;数据条目的所属领域、提供方、上线月数、更新频率、下载格式等属性对于预测数据开放后的效用均有参考价值。

论文目录

  • 一、引言
  • 二、模型构建
  •   (一)开放数据效用状态的表示
  •   (二)预测开放数据效用的属性选择
  •   (三)模型算法
  • 三、实验过程
  •   (一)实验数据获取与预处理
  •   (二)开放数据效用状态计算
  •   (三)开放数据的效用预测
  •     1、数据准备
  •     2、模型参数设置
  •     3、模型输出与评估
  •   (四)讨论与分析
  • 四、结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 杨巳煜

    关键词: 政府数据,算法,开放数据,数据效用

    来源: 统计与管理 2019年10期

    年度: 2019

    分类: 经济与管理科学,社会科学Ⅱ辑,社会科学Ⅰ辑

    专业: 行政学及国家行政管理

    单位: 南京大学信息管理学院,南京大学政务数据资源研究所

    基金: 国家自然科学基金面上项目“电子政务服务价值共创机制及实现模式实证研究”(71573117)

    分类号: D63

    DOI: 10.16722/j.issn.1674-537x.2019.10.004

    页码: 17-22

    总页数: 6

    文件大小: 1680K

    下载量: 163

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