1.2 预防职业腐败风险数据的挖掘

　　结合预防腐败风险系统建设，根据数据类型、特点，选取特定的挖掘模型与算法，运用数据挖掘SaaS云服务部件，对清洗、抽取和转换后的数据进行挖掘，对规格化的目标数据集进行知识提炼，分析出腐败风险发生的趋势、规律、特点、关键部位、关键点行业，以量化或图线等形式生成数据结果，形成纪检监察人员关心关注的风险数据集，用于实现不同抽象层次、适应于不同维度的风险数据分析和辅助决策；对系统预警风险或违规问题，按照相应的工作程序进行查处。具体地讲，预防职业腐败风险系统通过数据挖掘算法，一是对各类公共权力基础数据库进行关联分析、聚类分析、分类、预测和偏差分析，及时识别各级公共组织行使公共权力、管理公共事务的行为是否正确、及时、公开、公平、公正，发现依法浪费或权力滥用问题；二是发挥预测分析功能，找出职业腐败风险的重点领域和关键环节并加强监督，帮助公务人员及时规避错误；三是汇总反馈公众对公共管理和服务的新诉求，引导和督促公共管理领域加强严格自律，更加有效地履行公共服务职能，从而构建起预防职务风险的前期预警机制，使反腐倡廉工作从事后监督向风险防控等事前、事中监督转变。在预防职业腐败风险平台建设中，主要应用到以下数据挖掘算法。

　　（1）关联规则（Association Analysis）。通过简单关联、时序关联、因果关联等方法，找出预防职业腐败风险数据库中不同数据变量之间关联的规律性，即一种腐败行为与另一种腐败行为发生的支持依赖关系，建立腐败风险数据的频繁项集。例如行政审批环节过多、服务质量差与行政审批效率低之间的关联关系；不依法使用规范票据罚款收费与私设“小金库”之间的关联关系；不认真落实民主集中制度与“三重一大”事项管理混乱之间的关联关系等。通过对这些关联关系进行分析，帮助有针对性查找分析影响腐败风险的关键因素。

　　（2）分类分析（Classification Analysis）。包括决策树方法、神经网络方法等算法。其中，决策树方法适用于对数据分类进行分析和预测的领域，比如若将所有部门工作人员发生的腐败问题作为一个整体来考虑，按照违规问题情节轻重进行分类，可将其分为严重型、较重型、一般型、较轻型、苗头型等多种类型的违规行为。针对不同类型的违规行为，纪检监察机关可采取相应的防范或惩戒措施。神经网络法适用于识别哪些部门属于重点防控部门、哪些权力属于重点防范的权力，例如运用自组织特征映射网络（Self-organizing feature Map，SOM），通过输入某部门的公共权力运行种类、权力数量、行使频度、公开透明数量、电子监察发现的违规问题数量、被投诉举报的信访数量等信息，系统根据事先确定的各个参数重要性的权重（Wi），最终计算并输出该部门发生腐败风险的机率，从而通过该机率和相关标准，判断该部门应当属于严密监察部门或重点监察部门，还是一般监控部门，从而帮助纪检监察机关根据不同情况采取相应措施对其加以防范。

　　（3）聚类分析（Clustering Analysis）。根据监察监督数据的相似性，从公共权力、行业部门、监察类型等不同维度，对监察监督数据进行归纳，聚合为若干未知类别，帮助纪检监察机关揭示隐含在监察监督数据背后的风险分布模式、发展变化规律及其相互关系，从而发现腐败风险集中的部门、风险集中的环节、风险集中的问题，增强预防腐败的针对性。例如，在行政处罚电子监察系统建设中，通过对工作流程监察事项的聚类分析发现，“调查取证”、“作出处罚决定”阶段办事效率太低是造成办案“时限超期”的重点因素，那么，就应当在这些阶段加强对执法人员的提醒，防止执法人员在这些环节上发生效率低下、吃拿卡要报等风险问题。

　　（4）“预测”。运用该算法，可以在对已发生的腐败问题历史数据进行分析的基础上，找出腐败行为的变化规律，据此对权力运行及腐败风险突出问题及未来发展态势进行研判，为纪检监察机关从源头上预防腐败蔓延提供决策依据。在预防腐败风险系统建设中，可采用灰色—马尔科夫模型算法，对过去几年或十几年发生的信访举报、网络舆情、电子监察异常等腐败风险数据进行分析，对未来一段时间内某领域、某部门或某项公共权力发生腐败风险的趋势进行预测，使纪检监察机关更有针对性地明确监管重点，防患于未然。

　　（5）“偏差分析”。就是充分运行计算机高速、高效的特点，通过记录搜索等技术，从大量的公共权力基础数据库中，对照正常运行的规则进行“偏差”监测和分析，找出各项权力存在的异常、异动、违规情况的“偏差点”和“独立点”，为查处腐败风险问题提供案源线索。目前，在已建的行政审批、行政处罚、公共资金、公共资源交易电子监察系统中，多数都采用了这种算法，发现了诸多电子监察预警信息，为促进行政权力规范运行发挥了重要作用。

　　1.3 预防职业腐败风险模型的评估

　　为了提高预防腐败风险系统的针对性和实效性，需要对数据挖掘工作进行反复测试，通过实验和训练得到浓缩的知识，对风险预防模式特别是数据挖掘模式进行评估，验证知识模型的有效性，为预防腐败系统平台提供科学准确的模型，形成标准的模型库，作为电子政务“云”资源池中的SaaS服务部件，为各级各纪检监察机关采集监察数据时予以调用或重用。

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