防返贫监测大数据融合框架的构建与应用-数据、模型和应用的系统化视角

文献类型: 中文期刊

第一作者: 王鑫

作者: 王鑫;郭雷风

作者机构:

关键词: 防返贫;大数据;数据融合;数据驱动;科学决策

期刊名称: 农业大数据学报

ISSN:

年卷期: 2022 年 002 期

页码: 108-118

摘要: 数据驱动的科学决策能力在乡村全面振兴背景下防返贫治理中起着越来越重要的作用。通过加强防返贫监测大数据融合问题的研究,以数据融合为核心的防返贫治理科学决策体系能够得到有效的建立。防返贫监测大数据融合关键问题有三个。第一是原始数据分析。防返贫监测大数据的原始数据非常复杂。由于返贫测量标准的多维化、返贫致贫因素的多元化等四个方面原因,导致了其数据来源具有多行业部门和多专业领域,其数据特征具有多尺度、多源异构的时空大数据的复杂特点;第二是数据融合框架建立。从理论上来说,防返贫监测大数据的数据融合框架包括数据来源、监测目标、数据种类、融合模型、数据融合应用五个层次,从而以数据驱动科学决策的视角构建了数据融合的整体框架;第三是数据融合应用。在防返贫监测与帮扶全过程中,通过数据融合,防返贫监测大数据能够为防返贫监测家庭用户画像与知识图谱、瞄准对象的识别与预测、精准帮扶策略的设计、脱贫时间预测与动态退出评估等四大方面和九项具体目标需求提供科学决策辅助。上述研究成果系统地涵盖了防返贫监测大数据融合框架中的数据、模型和应用,并在总结现有研究成果基础上进一步创新性地系统提出了防返贫监测大数据融合框架。

分类号: F323.8%TP311.13

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