摘 要 本文针对当前公共权力运行中出现的各类职业腐败风险问题，结合预防职业腐败风险系统建设工程研究，将数据挖掘技术引入职业腐败风险防控系统建设中，探讨运用更为科学管用的数据挖掘算法，编织一个监督权力滥用的“电笼子”，筛选、抽取公共权力腐败风险的预警信息，强化苗头性问题监管，从源头上防范职业腐败风险问题发生。

　　关键词 数据挖掘 预防职业腐败 科技手段 信息平台

　　中图分类号：TP311.13 文献标识码：A

　　0 引言

　　在云计算和信息时代，“大数据”对于公共管理显得日益重要。有效的公共管理和权力监督，越来越依赖于公共部门对来自外部世界各类信息数据可靠的、高质量的解读。在预防公共职业权力腐败方面，如何充公运用GB或TB数量级庞大、海量的公共权力运行信息数据进行分析，实现对公共管理腐败风险的实时监测、预警纠错、动态跟踪，从源头上预防腐败风险发生，已经成为纪检监察机关研究和关注的重要课题。

　　1 基于数据挖掘技术的预防职业腐败风险系统的构建

　　预防职业腐败风险系统，就是将公共权力运行和监督数据全部集中统一起来，形成公共权力运行与监督数据仓库，运用数据挖掘技术，建立综合分析和预警功能模块，对权力运行实行网络化监督监察，保证公共权力公开、公平、公正地行使。

　　1.1 预防职业腐败风险数据的准备

　　数据选择。预防职业腐败风险系统是基于公共权力基础数据库和舆论监督数据库挖掘的预警平台。其中，公共权力基础数据库主要是面向电子政务的大型公共权力运行数据库及相关文件，具体包括行政审批、行政执法、行政征收、公共资源交易、公共资金管理、行政确认、行政裁决、三重一大事项决策与运行、基层农村“三资”管理等数据库，涵盖各类公共权力事项、流程、时限、结果等权力运行要素信息；舆论监督基础数据主要指与互联网交互的投诉举报和舆情监督数据库，具体包括效能投诉、行风投诉、信访举报以及网站论坛、博客、新闻评论、社交网络等基于Web的分散的网络舆情数据库。在上述两类基础数据库中，有的属于关系型数据库，有的是面向对象的数据库，还有的是Web数据或TEXT文本数据源、多媒体数据库、空间数据库、时态数据库等。根据预防腐败风险知识发现的实际需要，可以选择以上各类基础数据库的一种或几种，作为备选源数据库。

　　图 1 云计算模式下的预防职业腐败风险平台数据挖掘过程示意图

　　数据清洗、抽取、转换。在弄清公共权力源数据的信息及其结构的基础上，通过清洗，去除或修补公共权力运行源数据中那些不完整、不一致或含有噪音的数据。然后界定所选取的公共权力数据源及数据抽取规则及新抽取数据的数据库结构，建立抽取数据库与公共权力基础数据库之间的转换和装载机制，以便让系统能够自动、实时、准确地从每个公共权力数据源中抽取纪检监察机关所需的风险数据。这些被抽取的风险数据库的数据结构、数据转换规则等信息应当作为元数据（Metadata）被封装、存储起来，以便将来根据挖掘需求及时作出调整。在数据抽取过程中，应当全面掌握公共权力数据源的详细结构及特点，任何小的疏忽都可能导致职业腐败风险数据抽取的失败。由于各类基础数据库一般来自不同公共权力运行部门，这些数据库往往具有异质异构的特征，而数据库基础信息的完备性直接影响预防职业腐败风险系统平台的建设质量和应用效果。因此，需要按照统一确定的基础数据库标准，将各部门的异构异质数据库转换为符合统一标准要求的数据，最后集成到待挖掘的目标数据库中。

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