基于LDA和向量空间模型的公共政策参与度评估方法及系统

摘要

本发明提出了一种基于LDA和向量空间模型的公共政策参与度评估方法及系统，其方法包括：获取目标公共政策文档和目标动态数据；采用TF‑IDF算法分别对目标公共政策文档和目标动态数据进行分词处理，得到文档特征分词集合和数据特征分词集合；通过LDA模型分别提取目标公共政策文档和目标动态数据中隐含的语义信息，得到文档‑数据矩阵；基于文档特征分词集合和数据特征分词集合构建向量空间模型，计算出目标公共政策文档与目标动态数据之间的相似度，得到相似度矩阵；对文档‑数据矩阵和相似度矩阵进行线性加权处理。本发明能够对公共政策中的公民参与度进行有效评估，同时也解决了数据稀疏和语义丢失的问题，提高了评估的准确性和有效性。