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基于大数据背景的“推荐系统”运作模式的预测预控
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能否进行社会预测,历来是个争议颇多的论题。但无可争议的是,每一次科学技术的进步,都会给社会预测打开一扇能够见到光明的窗户。系统动态分析技术如此,神经网络分析技术亦是如此。而今天产生的基于大数据的“推荐系统”技术,又是一个鲜活的例证。“推荐系统”通过分析已知与未知事件之间的二元关系,量化已有事实过程之间的相似系数或相关系数,并挖掘每个不同信息单元之间的潜在共性,进而进行科学、合理的类比类推完成社会预测。其本质是信息的匹配过滤与事态趋势的研判,其目的是提高社会管理者的前馈控制能力,维护社会稳定。

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