政策血缘关系网络构建与传播演化机理研究

政策体系是一个庞大的系统,R政策碎片化日益严重导致政策不一致性。本文通过挖掘政策血缘关系对政策系统进行建模,将数量庞大的政策形式化为政策血缘网络。在此基础上构建PCL模型,通过机器学习确定模型中节点的容量定义,实现政策网络中脆性点挖掘。该方法通过挖掘政策间的相关概念,将政策体系形式化为政策谱系树模型,再由政策谱系树的节点对之间发生“树影相吸”,最终形成基于政策血缘关系的政策血缘网络。通过政策血缘网络的传播演化机理,构建了PCRL模型,通过机器学习对容量参数进行参数训练,挖掘传播演化机理。最后选取政策实例进行仿真实验,验证了方法的有效性。