随着城市灾害日趋多样化、复杂化,社区作为城市灾害冲击的基本受体,面向城市社区的应急管理及韧性建设逐步成为城市防灾减灾的关键性工作。我国在城市社区应急管理及韧性建设方面存在评价体系过于宏观、测度方法受主观影响大、系统间相互作用关系不明晰等问题。因此本文引入机器学习算法针对城市社区应急管理及韧性建设进行定量测度,主要内容包括:（1）通过对国内外现有研究的梳理、总结与分析,确立本研究主要目标为城市社区应急管理与韧性建设测度研究,围绕所确立的主要目标对有关概念进行界定,并基于相关理论对城市社区应急管理及韧性建设两系统关系进行初探,在总结社区高频灾害的基础上梳理出其韧性适灾特点及作用机制,为下文指标体系构建及定量测度打下基础。（2）运用机器学习算法中的NLP文本处理方法对现有文献研究及理论进行适配性文本提取与数据库建立,将所建数据库与我国相关政策标准进行空间向量（VSM）匹配运算,实现适应我国发展的指标数据提取。将所提取数据输入改进后的基于蚁群算法的BP-RBF神经网络模型,引入MIV算法对所提取文本数据进行进一步过滤和提纯。选取北京市统计数据为样本,运用信息熵算法确定指标体系各级节点数量并构建指标间映射关系,输出适配北京市发展现状的指标体系,结合随机森林-熵权法进行指标赋权,赋权模型精确度达94.332%,证明所建体系及权重设置科学合理。（3）在对北京市数据进行回归分析与动态分析基础上,构建城市社区应急管理及韧性建设两系统间的耦合协调模型,对各区域间耦合协调度进行时空分析评价并根据评价结果选取代表性案例社区,运用基于深度学习的神经网络模型对案例社区进行测度,结合对测度结果的横纵向分析提出针对性建设策略。本研究将机器学习相关智能化算法赋能城市社区应急管理及韧性建设测度与策略研究,构建强针对性指标体系,在明晰两系统间耦合协调关系的基础上选取适配性定量测度方法及代表性案例,保证定量测度过程准确性及建设策略可行性,以期为城市社区应急管理及韧性建设提供数据思路与决策参考。