机读格式显示(MARC)

• 000 01948nam0 2200361 450

• 001 0000372626

• 005 20200901093700.0

• 010 __ |a 978-7-302-54004-5 |d CNY79.00

• 099 __ |a CAL 012020039118

• 100 __ |a 20200103d2019 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ack a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 政策信息学 |A zheng ce xin xi xue |e 大数据驱动的公共政策分析 |d = Policy informatics |e public policy analysis driven by big data |f 张楠, 马宝君, 孟庆国著 |z eng

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2019

• 215 __ |a XI, 333页 |c 图, 肖像 |d 24cm

• 300 __ |a 清华大学文科出版基金

• 314 __ |a 张楠, 清华大学公共管理学院副教授, 中国发展规划研究院副研究员, 未来政府研究中心副主任; 清华大学管理学博士。马宝君, 上海外国语大学国际工商管理学院教授、博士生导师、系主任, 数据科学与人工智能应用实验室常务副主任。孟庆国, 清华大学公共管理学院教授、博士生导师清华大学国家治理研究院执行院长、互联网治理研究中心主任、公共管理与决策科学实验室主任。

• 320 __ |a 有书目 (第308-331页)

• 330 __ |a 本书从背景理论、基础方法和应用案例三个视角展开, 力图尽可能全面剖析政策信息学研究的起源、现状、领域、方法、应用和前景。背景理论篇分析政策信息学发展脉络、主要科学问题及开放数据环境带来的挑战; 基础方法篇阐述政策信息学研究开展所依赖的社会网络分析、自然语言处理基础方法、情感分析和主题建模方法; 应用案例篇展示从第三方工具运用、概率主题建模、问题趋势描述和智能搜索到主题建模分析上的理论建构与实证检验逻辑。

• 333 __ |a 从事政策信息学研究的老师和学生

• 510 1_ |a Policy informatics |e public policy analysis driven by big data |z eng

• 517 1_ |a 大数据驱动的公共政策分析 |A da shu ju qu dong de gong gong zheng ce fen xi

• 606 0_ |a 数据处理 |A shu ju chu li |x 应用 |x 公共政策 |x 政策分析

• 690 __ |a D035-01 |v 5

• 701 _0 |a 张楠 |A zhang nan |4 著

• 701 _0 |a 马宝君 |A ma bao jun |4 著

• 701 _0 |a 孟庆国 |A meng qing guo |4 著

• 801 _0 |a CN |b WHUTL |c 20200522

• 905 __ |a XATU |d D035-01/8

• 920 __ |a 261060 |z 1

• 998 __ |a WHUT