【摘 要】
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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
【机 构】
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哈尔滨工程大学 计算机科学与技术学院;
【基金项目】
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黑龙江省博士后科研启动基金资助项目(LBH-Q15031);黑龙江省教育科学规划课题(GLC121507)
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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。
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