【摘 要】
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随着当代社会信息化、网络化、智能化发展程度的不断加深,公共危机的衍生形式变得更加捉摸不定。以前传统社会管理领域的反馈控制方法,已经明显不能适应现代社会复杂、快速的
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随着当代社会信息化、网络化、智能化发展程度的不断加深,公共危机的衍生形式变得更加捉摸不定。以前传统社会管理领域的反馈控制方法,已经明显不能适应现代社会复杂、快速的发展。因此,学者们逐渐把注意力从单一重视反馈控制理论方法研究的层面向反馈控制与前馈控制理论方法研究并重的层面转移。但是,目前在社会科学领域,针对社会危机问题的解决多是采用思辨的前馈控制方法,没有以"推荐系统"为定量分析方法的相关研究成果。本研究首次将产生于电子商务领域的"推荐系统",引入到社会前馈控制管理层面加以研究,发现其运作逻辑与社会前馈控制管理的相关理论、原理具有极强的契合性。"推荐系统"数据挖掘技术的运作逻辑和价值在于信息与信息之间简单并迅速的二元关系分析,其本质是信息的过滤匹配与事态趋势的预判。对于社会前馈控制管理而言,"推荐系统"可以将产生于社会领域的二元关系信息数据通过模型化处理,以形成新的洞悉,进而在未知事件发生之前预知某种行为状态的发展趋势,从而实现前馈控制管理防微杜渐、化险为夷的本领,为社会的长期稳定与繁荣提供可靠保障。本研究具体通过两个案例"基于内存的推荐算法在我国犯罪预测中的应用"和"基于模型的推荐算法在我国民族关系管理中的应用"阐明"推荐系统"是如何实现对社会领域的前馈控制管理,并确证"推荐系统"技术虽然不能做出精确地因果性预测,但在社会领域具有快捷简便、效率极高的特点,因而有望成为社会前馈控制管理的一种新方法、新思维。
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