智慧政务：文本挖掘在群众留言分类与热点问题挖掘中的应用

"第八届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛C题——‘智慧政务’中的文本挖掘应用" 在本次挑战赛中，参赛者被要求利用自然语言处理和文本挖掘技术来解决两个关键问题：群众留言分类和热点问题挖掘。这涉及到了网络数据的收集与分析，特别是与微信、微博等社交媒体上的政务互动数据。大数据和云计算在此背景下扮演了重要角色，它们为高效处理和分析海量文本信息提供了必要的技术支持。 1、群众留言分类 群众留言分类的目标是构建一个能够自动将留言依据内容分类到一级标签的模型。这需要参赛者分析附件2提供的数据，理解并运用内容分类的三级标签体系。查准率（Precision）和查全率（Recall）是衡量分类效果的重要指标，F-Score则是综合这两个指标的评估标准。参赛者需设计和训练算法，使得模型在分类时既能准确识别类别，又能尽可能多地涵盖所有相关留言，从而降低人工处理的负担和错误率。 2、热点问题挖掘 热点问题挖掘则要求参赛者找出在特定时间段内，群众集中关注的特定地点或人群的问题。这涉及到文本的聚类分析和时间序列分析。参赛者需要定义合适的热度评价指标，可能是基于留言数量、频率、时间间隔等因素的组合。挖掘出的热点问题按照热度指数排序，前5名的问题及其详细信息应分别以表格形式保存在“热点问题表.xls”和“热点问题留言明细表.xls”文件中。例如，附件中的示例展示了A市A5区魅力之城小区的油烟噪音扰民问题和A市经济学院的强制实习问题，这些都是在特定时间范围内，群众反映强烈的热点问题。 整个挑战赛不仅考察了参赛者的数据分析能力，也检验了他们对自然语言处理、文本挖掘、大数据分析以及云计算技术的实际应用能力。通过解决这些问题，参赛者将有助于推动政府的智慧政务建设，提高公共服务的效率和质量。