基于樸素貝葉斯數(shù)據(jù)挖掘的社區(qū)應(yīng)急監(jiān)測體系構(gòu)建

周 嘯，韓 怡，應(yīng) 樺，周星漢

(1. 樂山職業(yè)技術(shù)學(xué)院 旅游系，四川 樂山 614000；2．樂山師范學(xué)院 應(yīng)急管理知識普及基地，四川 樂山 614000；3. 樂山職業(yè)技術(shù)學(xué)院 藥學(xué)系，四川 樂山 614000)

1 引言

社區(qū)作為城市治理的“最后一公里”，是城市社會的最基本構(gòu)成單元，也是構(gòu)建社會主義和諧社會的基礎(chǔ)。社區(qū)雖小，但卻是人口高度集中的生活區(qū)域，人員結(jié)構(gòu)復(fù)雜，居民素質(zhì)層次不齊，應(yīng)急科普和應(yīng)急管理的難度極高，主要體現(xiàn)在以下3個方面：①出現(xiàn)突發(fā)緊急情況時，社區(qū)居民對突發(fā)情況的警惕性和對科學(xué)應(yīng)急的認(rèn)知度低，造成應(yīng)急管理難以平穩(wěn)、有序進(jìn)行;②部分社區(qū)居民欠缺應(yīng)急基本知識，自我保護(hù)意識淡薄，不懂科學(xué)應(yīng)急，造成極大安全隱患;③社區(qū)應(yīng)急科普與應(yīng)急管理難以做到精準(zhǔn)分類，管理手段原始單一，沒有與人工智能、數(shù)據(jù)挖掘等信息化技術(shù)融合的高效便捷管理方式。因此，如何針對社區(qū)管轄范圍內(nèi)不同認(rèn)知水平的居民進(jìn)行點(diǎn)對點(diǎn)應(yīng)急科普，動態(tài)監(jiān)測社區(qū)應(yīng)急能力，提高社區(qū)應(yīng)急管理的信息化、智能化水平，是當(dāng)前社區(qū)應(yīng)急管理工作的重要研究課題。

2 研究現(xiàn)狀與問題

金蓉等[1]通過對社區(qū)老年人應(yīng)急準(zhǔn)備教育指標(biāo)體系、應(yīng)急準(zhǔn)備及災(zāi)難素養(yǎng)的現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)查，分析了三者的相關(guān)性，得出了目前社區(qū)老年人在應(yīng)急準(zhǔn)備教育、應(yīng)急準(zhǔn)備和災(zāi)難素養(yǎng)方面處于中等水平的結(jié)論，指出了社區(qū)開展老年人應(yīng)急教育的必要性。李雪等[2]利用多個潛變量構(gòu)建了社區(qū)應(yīng)急管理模型，證明了潛變量對提高社區(qū)應(yīng)急管理能力具有積極作用，并為社區(qū)應(yīng)急管理提供了建議和意見，得出了社區(qū)應(yīng)當(dāng)完善應(yīng)急決策制度、完善信息推廣和發(fā)布機(jī)制，拓寬渠道，及時總結(jié)應(yīng)急事件處理經(jīng)驗(yàn)的結(jié)論。陳夢真等[3]利用韌性理論對社區(qū)應(yīng)急管理機(jī)制進(jìn)行了融合研究，從完善社區(qū)應(yīng)急動員、應(yīng)急信息管理等方面提出了針對性措施。該研究完善了韌性理論和機(jī)制在社區(qū)應(yīng)急管理中的理論研究和應(yīng)用研究，對拓展韌性理論的應(yīng)用領(lǐng)域具有重要意義。崔凱凱等[4]利用SWOT分析方法研究了城市社區(qū)應(yīng)急協(xié)同治理優(yōu)化路徑，提出多元主體參與社區(qū)應(yīng)急的重要性，并從優(yōu)化應(yīng)急措施、應(yīng)急信息平臺建設(shè)、加強(qiáng)應(yīng)急人才培養(yǎng)等方面提出了建議。研究創(chuàng)新性地提出了多元主體之間相互協(xié)作的應(yīng)急管理機(jī)制，社區(qū)應(yīng)急信息化平臺建設(shè)需要融合多元主體協(xié)同作用的結(jié)論。柏毓彤等[5]利用軟件CiteSpace對社區(qū)應(yīng)急管理進(jìn)行了關(guān)鍵詞聚類分析，繪制了社區(qū)應(yīng)急管理知識圖譜，基于社區(qū)應(yīng)急管理知識圖譜，提出了社區(qū)應(yīng)急管理未來的發(fā)展路徑。研究發(fā)現(xiàn)“社區(qū)模式”“應(yīng)急管理”和“管理重點(diǎn)”是應(yīng)急研究的高頻關(guān)鍵詞，提出社區(qū)未來的應(yīng)急管理研究重點(diǎn)是管理過渡到治理、重視智能技術(shù)與應(yīng)急管理結(jié)合、建設(shè)韌性社區(qū)和跨學(xué)科領(lǐng)域的交叉應(yīng)用與融合。劉杰等[6]利用多種研究方法對云南省典型社區(qū)應(yīng)急能力建設(shè)情況進(jìn)行了調(diào)查研究，并基于調(diào)查研究結(jié)果提出了提高云南各類社區(qū)應(yīng)急能力的措施。研究得出了云南典型社區(qū)應(yīng)急管理存在的問題，包括居民安全意識淡薄、應(yīng)急救援隊(duì)伍力量不足等，得出了應(yīng)加大社區(qū)應(yīng)急物資和經(jīng)費(fèi)投入的結(jié)論。王玉等[7]對社區(qū)應(yīng)急管理體系建設(shè)存在的問題進(jìn)行了分析，并構(gòu)建了新型社區(qū)應(yīng)急管理體系的理論框架。研究針對社區(qū)應(yīng)急問題提出了改進(jìn)建議，包括“智能應(yīng)急小屋+遠(yuǎn)程幫辦坐席”的創(chuàng)新模式，搭建“一鍵呼叫”應(yīng)急小程序以及開展社區(qū)應(yīng)急演練等。

通過對已有研究的分析可知，目前對社區(qū)應(yīng)急科普的研究側(cè)重對社區(qū)應(yīng)急存在的問題進(jìn)行探討并提出改進(jìn)意見和改進(jìn)措施，這種研究方式重在理論論述，對如何實(shí)現(xiàn)應(yīng)急知識精準(zhǔn)科普、應(yīng)急能力監(jiān)測等問題缺乏具體方法研究。應(yīng)急知識普及與應(yīng)急管理仍然采用原始單一的方法，如網(wǎng)格化治理、線上線下聯(lián)動、專業(yè)機(jī)構(gòu)入社區(qū)等方式，這種應(yīng)急科普與應(yīng)急管理的方式具有模糊性和不確定性，難以監(jiān)測社區(qū)居民的應(yīng)急認(rèn)知度和應(yīng)急水平，缺少對社區(qū)居民的精準(zhǔn)分類管理和針對性應(yīng)急科普管理。同時，應(yīng)急科普與應(yīng)急能力監(jiān)測的智能化、信息化水平不高，仍然采用紙質(zhì)化統(tǒng)計(jì)、上門登記、敦促居民積極參與等效率低下的方式。在突發(fā)緊急情況時，難以快速采集社區(qū)居民信息、精準(zhǔn)掌握居民對突發(fā)情況的認(rèn)知度和應(yīng)急能力，導(dǎo)致點(diǎn)對點(diǎn)精準(zhǔn)應(yīng)急、提升居民應(yīng)急能力的難度較大。針對目前社區(qū)應(yīng)急科普和應(yīng)急能力監(jiān)測存在的問題，本文構(gòu)建了一種基于樸素貝葉斯數(shù)據(jù)挖據(jù)方法的社區(qū)應(yīng)急監(jiān)測體系，分別建立了社區(qū)居民應(yīng)急認(rèn)知能力精準(zhǔn)分類模型和社區(qū)居民應(yīng)急科普與應(yīng)急決策模型，實(shí)現(xiàn)社區(qū)應(yīng)急科普和應(yīng)急監(jiān)測與人工智能、數(shù)據(jù)挖據(jù)等技術(shù)的有效融合。

3 基于樸素貝葉斯數(shù)據(jù)挖掘的社區(qū)應(yīng)急監(jiān)測體系構(gòu)建

社區(qū)居民存在屬性上的差異，包括年齡、性別、學(xué)歷等，且居民對應(yīng)急知識的認(rèn)知水平和發(fā)生緊急情況時具有的應(yīng)急能力均不同。因此對社區(qū)居民進(jìn)行精準(zhǔn)分類管理、針對不同分類實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)應(yīng)急決策，是目前社區(qū)應(yīng)急工作需要重點(diǎn)關(guān)注和研究的問題[8～12]。數(shù)據(jù)分析與挖掘技術(shù)中，分類算法能夠?qū)崿F(xiàn)不同屬性數(shù)據(jù)的分類，其中樸素貝葉斯方法最具有代表性，是一種具有良好性能的分類方法[13～15]。根據(jù)社區(qū)居民的屬性特征，構(gòu)建了基于樸素貝葉斯數(shù)據(jù)挖據(jù)方法的社區(qū)應(yīng)急監(jiān)測體系。

3.1 基于樸素貝葉斯數(shù)據(jù)挖掘算法的社區(qū)居民應(yīng)急認(rèn)知能力精準(zhǔn)分類模型

首先對社區(qū)居民的屬性特征進(jìn)行標(biāo)簽化。以社區(qū)全體居民為研究對象構(gòu)建居民應(yīng)急認(rèn)知標(biāo)簽集模型。構(gòu)建應(yīng)急認(rèn)知元標(biāo)簽作為采集每個居民屬性的基礎(chǔ)標(biāo)簽。基于應(yīng)急監(jiān)測結(jié)果分類標(biāo)簽對采集的待分類居民的應(yīng)急認(rèn)知元標(biāo)簽進(jìn)行分類，分類過程基于樸素貝葉斯數(shù)據(jù)挖掘算法。根據(jù)社區(qū)應(yīng)急特點(diǎn)，將應(yīng)急監(jiān)測結(jié)果分類標(biāo)簽精準(zhǔn)劃分為第Ⅰ類、第Ⅱ類、第Ⅲ類和第Ⅳ類監(jiān)測對象，對應(yīng)的應(yīng)急科普與應(yīng)急能力監(jiān)測等級如表1。

表1 基于樸素貝葉斯挖掘算法的應(yīng)急科普與應(yīng)急能力監(jiān)測等級

3.1.1 社區(qū)居民應(yīng)急認(rèn)知標(biāo)簽集模型構(gòu)建

構(gòu)建樸素貝葉斯數(shù)據(jù)挖掘模型的前提是建立社區(qū)居民應(yīng)急認(rèn)知標(biāo)簽集模型[16～18]。標(biāo)簽集模型的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示。標(biāo)簽L(i)的標(biāo)識分別為B(1)：年齡；B(2)：學(xué)歷結(jié)構(gòu)；B(3)：身體健康水平；B(4)：應(yīng)急知識水平；B(5)：是否經(jīng)歷過突發(fā)緊急情況；B(6)：對社區(qū)應(yīng)急工作認(rèn)可度。每個社區(qū)居民P(i)對應(yīng)一個認(rèn)知標(biāo)簽L(i)，居民通過社區(qū)發(fā)起的微信統(tǒng)計(jì)小程序填寫標(biāo)簽內(nèi)容B(1)～B(6)，其中“B(3)：身體健康水平”的度量以常見基礎(chǔ)性疾病為標(biāo)記，評價(jià)居民的健康指數(shù)；“B(4)：應(yīng)急知識水平”通過應(yīng)急知識客觀問答獲得評分，其度量方式為分?jǐn)?shù)區(qū)段，設(shè)計(jì)為B(4)-a：低于30(含)分(認(rèn)知極低)；B(4)-b：30～60(含)分(認(rèn)知低)；B(4)-c：60～90(含)分(認(rèn)知合格)；B(4)-d：高于90分(認(rèn)知高)；“B(6)：對社區(qū)應(yīng)急工作認(rèn)可度”設(shè)計(jì)量化評分表，對社區(qū)應(yīng)急科普、應(yīng)急處置、應(yīng)急措施等進(jìn)行評價(jià)打分。將量化后的社區(qū)居民應(yīng)急認(rèn)知標(biāo)簽存入數(shù)據(jù)庫(數(shù)據(jù)集)備用。在構(gòu)建社區(qū)居民應(yīng)急認(rèn)知標(biāo)簽集模型時由社區(qū)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)應(yīng)急認(rèn)知元標(biāo)簽，確定不同標(biāo)簽組合下的應(yīng)急監(jiān)測等級(表1)，用于構(gòu)建樸素貝葉斯數(shù)據(jù)挖掘模型。

圖1 構(gòu)建的標(biāo)簽集模型基本結(jié)構(gòu)

3.1.2 社區(qū)居民應(yīng)急認(rèn)知能力精準(zhǔn)分類模型構(gòu)建

基于樸素貝葉斯分類器原理，將采集的認(rèn)知標(biāo)簽集分為訓(xùn)練集和測試集。利用訓(xùn)練集構(gòu)建樸素貝葉斯分類器，對分類器進(jìn)行訓(xùn)練并確定參數(shù)指標(biāo)。以應(yīng)急認(rèn)知元標(biāo)簽集為依據(jù)，利用測試數(shù)據(jù)集對構(gòu)建的分類器進(jìn)行測試，并反復(fù)調(diào)整參數(shù)指標(biāo)。經(jīng)過多次模型測試與參數(shù)調(diào)試，最終構(gòu)建能夠用于社區(qū)居民應(yīng)急科普與應(yīng)急能力監(jiān)測等級精準(zhǔn)分類的樸素貝葉斯數(shù)據(jù)挖掘模型。圖2為構(gòu)建的樸素貝葉斯分類器的基本結(jié)構(gòu)。

圖2 構(gòu)建的樸素貝葉斯分類器的基本結(jié)構(gòu)

3.2 社區(qū)居民應(yīng)急認(rèn)知能力分類與動態(tài)監(jiān)測

對社區(qū)居民應(yīng)急認(rèn)知標(biāo)簽進(jìn)行多次k交叉重采樣，基于應(yīng)急認(rèn)知元標(biāo)簽和社區(qū)居民應(yīng)急認(rèn)知能力精準(zhǔn)分類模型，對多次k交叉重采樣后的標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行精準(zhǔn)測試、分類，確定每位居民的精準(zhǔn)監(jiān)測等級，定義方式為多次交叉重采樣后居民P(i)出現(xiàn)頻數(shù)最高的監(jiān)測等級。圖3為經(jīng)過多次k交叉重采樣和分類測試后居民P(i)在各監(jiān)測等級中出現(xiàn)的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)示意圖。基于圖3模型，可以在一定周期內(nèi)進(jìn)行社區(qū)居民多次k交叉重采樣和分類測試，從而動態(tài)監(jiān)測居民的應(yīng)急科普和應(yīng)急能力等級。社區(qū)工作人員根據(jù)精準(zhǔn)監(jiān)測等級分類結(jié)果對不同監(jiān)測等級的居民采取針對性應(yīng)急科普和應(yīng)急管理措施[19～21]。

圖3 多次交叉重采樣和分類測試后居民P(i)在各監(jiān)測等級中出現(xiàn)的頻數(shù)統(tǒng)計(jì)示意

3.3 基于動態(tài)監(jiān)測等級的社區(qū)居民應(yīng)急科普與應(yīng)急決策模型

根據(jù)樸素貝葉斯數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建的社區(qū)居民應(yīng)急認(rèn)知能力精準(zhǔn)分類模型，可以得到社區(qū)居民應(yīng)急認(rèn)知能力分類，并綜合分析獲得整個社區(qū)的應(yīng)急能力等級和人員分布。根據(jù)社區(qū)居民應(yīng)急能力等級和人員分布，從應(yīng)急科普、知識宣講、應(yīng)急演練、精準(zhǔn)監(jiān)控、對口幫扶等多個方面，構(gòu)建針對不同監(jiān)測等級分類的應(yīng)急科普與應(yīng)急決策模型，并設(shè)計(jì)具體方案計(jì)劃。決策模型的有效期根據(jù)突發(fā)緊急情況的事態(tài)和社區(qū)應(yīng)急決策情況設(shè)定，超出有效期后需重新采集數(shù)據(jù)并建立模型，進(jìn)行多次交叉重采樣確定社區(qū)居民監(jiān)測等級，制定針對性的應(yīng)急科普與應(yīng)急決策。圖4為社區(qū)居民應(yīng)急科普與應(yīng)急決策模型基本結(jié)構(gòu)。

圖4 社區(qū)居民應(yīng)急科普與應(yīng)急決策模型基本結(jié)構(gòu)

4 基于監(jiān)測模型的社區(qū)應(yīng)急決策與建議

社區(qū)應(yīng)急科普與管理應(yīng)圍繞社區(qū)居民屬性分類進(jìn)行，利用基于樸素貝葉斯數(shù)據(jù)挖掘的社區(qū)應(yīng)急監(jiān)測體系對社區(qū)居民屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行廣泛采集，獲取社區(qū)居民應(yīng)急認(rèn)知標(biāo)簽集。將標(biāo)簽集作為基本數(shù)據(jù)源，從中挖掘社區(qū)居民的應(yīng)急認(rèn)知分類，獲取不同風(fēng)險(xiǎn)級別的居民群體，針對不同分類群體采取不同應(yīng)急科普和管理措施。根據(jù)構(gòu)建的社區(qū)應(yīng)急監(jiān)測體系，從模型的構(gòu)建與使用周期性、數(shù)據(jù)采集與管理、社區(qū)應(yīng)急決策與管理3個維度提出基于監(jiān)測模型的社區(qū)應(yīng)急決策與建議。

4.1 模型的構(gòu)建與使用應(yīng)遵循周期性原則

本文構(gòu)建的基于樸素貝葉斯數(shù)據(jù)挖據(jù)方法的社區(qū)應(yīng)急監(jiān)測模型具有嚴(yán)格的周期性。因突發(fā)緊急情況具有不穩(wěn)定性、難預(yù)測性和周期性特點(diǎn)，監(jiān)測模型的使用必須嚴(yán)格遵循周期性原則[22,23]。首先，構(gòu)建樸素貝葉斯分類器模型所進(jìn)行的數(shù)據(jù)采集必須以突發(fā)緊急情況發(fā)生重大變化的周期性為標(biāo)準(zhǔn)，確定采集社區(qū)居民認(rèn)知標(biāo)簽數(shù)據(jù)的時間、總量和選取原則，以保證模型構(gòu)建使用的數(shù)據(jù)符合當(dāng)前社區(qū)應(yīng)急狀況和居民的認(rèn)知情況。其次，對樸素貝葉斯分類器模型的訓(xùn)練、構(gòu)建、驗(yàn)證等也必須基于周期性原則，模型的有效期根據(jù)緊急情況的整體態(tài)勢和社區(qū)應(yīng)急狀況確定，超出有效期后需重新采集數(shù)據(jù)和建立模型，并進(jìn)行多次交叉重采樣確定社區(qū)居民監(jiān)測等級。最后，社區(qū)居民應(yīng)急科普與應(yīng)急決策模型也應(yīng)當(dāng)隨著數(shù)據(jù)采集、分類器模型的周期性調(diào)整而重新構(gòu)建，設(shè)計(jì)符合當(dāng)前應(yīng)急態(tài)勢的決策模型。

4.2 重視數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)采集的精準(zhǔn)管理

數(shù)據(jù)采集是構(gòu)建樸素貝葉斯分類器的關(guān)鍵，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度決定模型訓(xùn)練的精準(zhǔn)度和最終分類結(jié)果的準(zhǔn)確度[24,25]。應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格按照當(dāng)?shù)貞?yīng)急政策和緊急事件發(fā)展態(tài)勢構(gòu)建社區(qū)居民認(rèn)知元標(biāo)簽，通過紙質(zhì)問卷、電子問卷等多種方式對社區(qū)全體居民進(jìn)行發(fā)放、填寫、回收和統(tǒng)計(jì)。認(rèn)知元標(biāo)簽的設(shè)計(jì)應(yīng)當(dāng)符合易讀性、全覆蓋、不沖突的原則。易讀性原則指的是所有標(biāo)簽的設(shè)計(jì)應(yīng)當(dāng)簡易、可讀性強(qiáng)，各個年齡段的居民均可讀懂并作出正確判斷。全覆蓋原則要求所設(shè)計(jì)的標(biāo)簽覆蓋社區(qū)居民的所有認(rèn)知屬性，且每項(xiàng)認(rèn)知屬性均能夠作為構(gòu)建樸素貝葉斯分類器模型和引導(dǎo)分類器模型進(jìn)行交叉訓(xùn)練的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。獨(dú)立性原則要求每一條認(rèn)知標(biāo)簽的屬性均為獨(dú)立不相關(guān)個體，不能出現(xiàn)模棱兩可、含義交叉的情況，以避免社區(qū)居民產(chǎn)生判斷失誤，影響分類結(jié)果和應(yīng)急決策措施。對采集到的數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗并做好精準(zhǔn)管理，作為該批次應(yīng)急決策與管理的備案數(shù)據(jù)。

4.3 社區(qū)應(yīng)急決策與管理應(yīng)以決策模型為依據(jù)

根據(jù)構(gòu)建的基于動態(tài)監(jiān)測等級的社區(qū)居民應(yīng)急科普與應(yīng)急決策模型，對已經(jīng)分類的社區(qū)居民進(jìn)行精準(zhǔn)管理，分為應(yīng)急科普、知識宣講、應(yīng)急演練、精準(zhǔn)監(jiān)控和對口幫扶等環(huán)節(jié)[26]。針對不同監(jiān)測等級(居民分類)，社區(qū)應(yīng)設(shè)計(jì)難易度和認(rèn)知水平不同的應(yīng)急科普手冊或公眾號科普知識問答，并根據(jù)社區(qū)居民的實(shí)際情況進(jìn)行科普活動。針對不同監(jiān)測等級(居民分類)，社區(qū)可以針對各等級實(shí)際情況設(shè)計(jì)不同批次的應(yīng)急知識宣講活動，組織不同監(jiān)測等級的居民參與宣講，提高其對應(yīng)急法規(guī)、應(yīng)急知識、應(yīng)急政策、應(yīng)急措施等的認(rèn)知水平。有條件的社區(qū)還可以根據(jù)不同居民分類展開不同情境下的應(yīng)急演練，提高社區(qū)居民的應(yīng)急處置能力。日常生活中，社區(qū)應(yīng)針對不同監(jiān)測等級的居民進(jìn)行精準(zhǔn)監(jiān)控和對口幫扶，確定每戶居民存在的問題和遇到的困難，并動態(tài)進(jìn)行調(diào)研、監(jiān)管和幫扶，確保應(yīng)急科普和應(yīng)急管理不落一戶、落實(shí)到人。

5 結(jié)論與討論

根據(jù)當(dāng)前社區(qū)應(yīng)急科普和管理存在的問題，本文構(gòu)建了一種基于樸素貝葉斯數(shù)據(jù)挖掘的社區(qū)應(yīng)急監(jiān)測體系。通過對社區(qū)居民應(yīng)急認(rèn)知標(biāo)簽采集獲取居民基本屬性數(shù)據(jù)，作為構(gòu)建樸素貝葉斯分類器的訓(xùn)練數(shù)據(jù)源。利用采集的數(shù)據(jù)構(gòu)建了社區(qū)居民應(yīng)急認(rèn)知標(biāo)簽集模型，將數(shù)據(jù)按照一定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行預(yù)處理并采用結(jié)構(gòu)化形式存儲。通過樸素貝葉斯分類器建立了社區(qū)居民應(yīng)急認(rèn)知能力精準(zhǔn)分類模型，將社區(qū)居民分為動態(tài)監(jiān)測的四類，并依據(jù)監(jiān)測等級和居民分類構(gòu)建了社區(qū)居民應(yīng)急科普與應(yīng)急決策模型，對不同監(jiān)測等級和分類的居民進(jìn)行不同方式的應(yīng)急管理。在構(gòu)建監(jiān)測模型的基礎(chǔ)上，從“模型的構(gòu)建與使用應(yīng)遵循周期性原則”“重視數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)采集的精準(zhǔn)管理”“社區(qū)應(yīng)急決策與管理應(yīng)以決策模型為依據(jù)”3個維度提出了基于監(jiān)測模型的社區(qū)應(yīng)急決策與建議。

本文構(gòu)建的方法可為社區(qū)應(yīng)急科普和應(yīng)急管理工作提供理論支撐和技術(shù)參考。創(chuàng)新性地將基于樸素貝葉斯分類的數(shù)據(jù)挖據(jù)算法引入社區(qū)管理，特別是針對社區(qū)應(yīng)急管理問題，利用樸素貝葉斯分類算法的特性將社區(qū)居民進(jìn)行精準(zhǔn)分類，能夠有效幫助社區(qū)工作者獲得每戶家庭、每位居民的應(yīng)急認(rèn)知和科普情況，并針對具體情況采取針對性措施。在分類模型的使用上，本文研究方法考慮到應(yīng)急管理具有的動態(tài)性、周期性規(guī)律，針對社區(qū)特點(diǎn)提出將模型應(yīng)用納入周期性管理的思想，使居民應(yīng)急科普和應(yīng)急管理遵循社區(qū)管理規(guī)定和社區(qū)人口發(fā)展規(guī)律。同時，本文構(gòu)建的方法模型以數(shù)據(jù)采集為基礎(chǔ)，對數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性、完整性和區(qū)分度進(jìn)行了嚴(yán)格界定，提出了重視數(shù)據(jù)采集精準(zhǔn)化管理的思想，對社區(qū)應(yīng)急科普與管理提出了嚴(yán)格要求，保證社區(qū)應(yīng)急工作穩(wěn)步推進(jìn)。今后的研究工作將進(jìn)一步拓寬基于樸素貝葉斯分類的數(shù)據(jù)挖掘算法的應(yīng)用領(lǐng)域，將本文研究思想應(yīng)用于社區(qū)健康管理、社區(qū)養(yǎng)老、社區(qū)團(tuán)購、社區(qū)文化建設(shè)等各個方面，全面提升社區(qū)服務(wù)水平和服務(wù)質(zhì)量，為建設(shè)社會主義和諧社會貢獻(xiàn)力量。