智慧城管知识图谱研究与应用

张玲?曾明波?樊启武?宋家欢?程悦菲

人民日益增长的美好生活需要对城市管理提出更高标准、更精细化的要求，数字城管治理能力尚不能适应新要求，公众对城市治理的参与感获得感了解度较低，公众服务需求与管理服务水平还不匹配。住房和城乡建设部正在推动的城市运行管理“一网统管”的建设指南中，将公众服务系统作为应用体系建设的重点内容。如何为公众提供便捷有效的服务，成为当前我国城市治理领域面临的新课题。本文将介绍知识图谱在城市治理与公众服务中的创新应用，旨在有效提高城市治理的智慧化能力与水平。

一、知识图谱赋能城市治理能力现代化

（一）知识图谱概念及发展历程

知识图谱是人工智能领域的一项重要技术，是以图结构的方式表达知识与知识的关联，具备让计算机基于知识和记忆的高级判断而进行推理的能力，是新型人机交互的工具。知识图谱发展历程可分为三个主要阶段：起源阶段（1955—1977年）是在人工智能概念提出后，用于引文网络等产品；崛起阶段（1977—2012年）是在万维网的推动下，知识图谱技术纳入语义网和本体论的研究，并通过人机交互模式构建知识的交换、流通和加工全体系；全面应用阶段（2012年至今）是在人工智能、自然语义分析及机器学习的加持下，实现知识抽取、融合、推理、问答等关键问题的突破，成为行业知识服务领域的机器人助手。

（二）知识图谱助力城市治理发展

2023年2月，中共中央、国务院印发《数字中国建设整体布局规划》，指出建设数字中国是数字化时代推进中国式现代化的重要引擎。在“用数据说话、用数据决策、用数据管理、用数据创新”的新型现代化城市治理中，知识图谱依靠强大的关联性与智能化，解决了海量数据多源、异构、“拥而难用、汇而不慧”的问题，助力城市治理以数据为核心的流转、挖掘、分析和运营等方式驱动业务流程和组织架构的革新。

1．政府网站知识图谱

深圳市罗湖区人民政府构建了政府网站知识图谱，依托政府在线，融合政策公开、政民互动、动态信息等相关资源，通过标签推荐、关联的方式推送查询内容，解决了政府网站信息“搜不到、搜不快、搜不全、搜不准”的诟病。同时，在网站中嵌入了智能问答机器人，为市民提供7×24小时的智能问答服务，市民可以通过模糊搜索、关键字搜索的方式查找信息或进行业务办理。这样，有效减少了“12345”市民服务热线量，同时解决了特殊时期因坐席人员忙而长期占线的问题。

2．政务知识图谱

成都市“智慧蓉城”在“十四五”新型智慧城市建设规划中，将公共服务智慧化提升作为重点工程，并提出要构建政务知识图谱。依托政府网站集约化平台，运用人工智能等技术手段融合政务新媒体，融合政务公开、办事服务、政民互动等相关资源，对接网络理政社会诉求平台公开的诉求办理信息，建成融合式、高效率、智能化的网络理政知识大脑和成都12345热线知识大脑，支撑社会诉求全流程办理，提升政府网站“搜索即服务”功能，有效减少“12345”市民服务热线电话咨询类诉求，完善多维度市民画像。

二、在公众服务方面存在的管理问题

进入大数据时代，网站、微信、微博、抖音等互联网平台成了公众参与城市管理的一个重要场域，市民习惯将对城市管理的想法、建议，以及生活中遇到的急难愁盼等问题，通过网络平台、城市热线进行交流。当前，数字城管网络理政的方式解决了部分市民的诉求，但尚不能满足人民群众日益增长的对城市管理的精细化需求。人民生活中存在许多急难愁盼问题亟待解决，而城市管理部门在解决市民诉求问题方面普遍处于被动模式，对公众的满意度缺乏合理评价体系及量化标准与方法。这主要体现在几个方面。

（一）信息发布网络渠道多，公众信息资源分散，有待整合

第50次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，截至2022年6月，我国人均每周上网时间超过29.5小时，其中手机用户占99.6%。互聯网时代，网站、微信、微博等网络化平台成了公众生活中重要的信源，城市管理部门也为市民开通了许多网络理政诉求渠道。但是，从国家、省市、区县到街镇的纵向层次和需协同的各部门之间的横向层次，尚无关联与统筹，导致信息资源分散。同时，非网络理政平台的互联网中沉淀了大量公众对城市管理的想法、建议未被采纳，数据利用率低。

（二）服务事项精细化不够，缺乏动态更新机制，有待完善

城市治理为实现有序、精确和高效管理，制定了事/部件责任分解表，细分事/部件类别（大类、小类、细类）、责任主体、主管部门、法规依据、办理流程及时效，但尚未包含问题产生原因、产生主体、问题重要程度等。面对市民诉求问题类别不断新增，当前事/部件类别划分不能涵盖城市问题分类，同时基础数据未及时动态更新，部门与部门之间权属边界难以确定，导致案件派件与处置因权属不明反复转派。

（三）数据治理能力不足，处理手段落后且单一，有待加强

市民诉求处置过程中，存在包含数百文字的案件，或一个案件包含多个子案件未拆解的，或不同来源的重复案件未合并等现象，导致问题处置难以高效协同办理。同时，市民诉求数据分散在网络理政业务处置系统中，线下则采用Excel表格以来源不同归档、分析，但是Excel表格不便于问题的对比分析与关联分析，表格中不能直观体现公众需求与市民满意度。

（四）智慧化应用场景缺乏，有待创新

缺乏服务市民的精准高效手段，城市管理市民参与度不高，优化、改善市民服务的公众决策机制不足。缺乏直接、主动服务于市民的渠道，公众服务办理依赖于市网络理政社会诉求平台，存在处置问题时效滞后的问题，导致市民满意度不高。

三、成都智慧城管知识图谱的创新探索

成都智慧城管立足成都模式，在城市管理“一网统管”研究与探索中，打破传统的城市管理模式。构建智慧城管知识图谱，涵盖部门图谱、政策图谱、事项图谱、公众服务图谱，健全智慧城管知识大脑，完善城市管理业务知识体系（图1）。建立城市管理行业指数，通过公众对城市管理业务的理解与认知程度的反馈，评估城市治理效果。打造公众服务轻量化智慧应用，切实解决公众急难愁盼问题（图2）。

（一）建立城市管理知識图谱库，提高城市治理精准度和质量效率

1．构建城市管理部门图谱

从大量历史案件提取出关键要素，包含动态的部门权责、任务、人事及考核等，形成部门画像。有助于完善部门权属清单基础数据，明确部门及部门之间的权属边界，减少案件退件率，支撑案件处置流程优化，实现工作建议智能推送，有效提升领导决策能力。

2．构建城市管理政策图谱

精准识别管理部门性质、事/部件在不同状态的权属部门、案件处置流程，匹配相应政策文件（管理办法）条例，包含政策文件名称、等级、状态、条文，为城市管理工作的开展提供业务指导与支撑。

3．城市管理事项图谱

融合物联网与互联网等多源感知，对事项进行精准定位与识别，包含事件类别、地点、时间、内容。有助于城市管理部门对事项关键要素识别、来源对比分析、问题分布趋势分析、关联程度分析等，识别问题位置、问题类型以及产生的原因，支持案件智能（自动）分拨，提高案件处置效率。

4．城市管理公众服务图谱

吸纳公众建议，汇集公众智慧，及时了解民情民意。依托政府网站、天府市民云、网络理政诉求平台、互联网等渠道，精准获取与识别公众状况、需求、关注点，有助于城市管理部门为公众提供自动化、个性化、精准化的服务，将公众“想要管”“能够管”“管得好”落到实处，共同推进创新智慧城管的互动载体。

（二）建立城市管理行业指数，提高公众服务市民获得感幸福感安全感

1．认知指数

公众服务知识图谱在公众提出需求时：一是为市民提供城市管理服务指南，引导市民应对不同业务场景的需求申请；二是通过网络理政和市民对城市管理的关注数据来理解公众对城市管理业务的认知程度。这种认知程度主要是通过评估“时间”“地点”“处置部门”“问题主体”“问题原因”和“问题现象”等数据要素描述的完整度和准确性来判断的。这种方法不仅可以帮助城市管理部门更好地理解公众对城市管理业务的了解和认知，同时可以不断修正市民对城市管理的认知。

2．认可指数

公众对城市管理业务部门和城市管理人员有期望，主要体现在公众对需求处置的满意度，也是公众对城市管理问题处置的认可度。认可指数主要是对公众在“处置时效”“服务态度”“处置结果”等的满意程度加权。

3．形象指数

从网络理政与互联网上收集公众对城市管理部门的正面与负面报道事件，抓取公众形容城市管理部门的关键词，了解公众的关注热点，作为城市管理部门的形象；通过词性数量的权重，作为城市管理部门的形象指数。

（三）建设城市管理智慧化场景应用，丰富公众服务载体与方式

1．政策服务

将政策文件按城市管理行业分类，细化行业责任主体、申报方式、审核程序、条例依据、情形选择等要素内容，并形成指南，支撑政策服务的全面推广与对公众服务的精准引导。例如，生活垃圾管理工作的督促指导和检查考核，生活垃圾分类投放、收集、运输、处理实施监督管理的规定和职责分工等。

2．诉求服务

通过知识图谱画像，给公众服务提供有针对性的定制服务，将服务资源下沉到市民的房前屋后、背街小巷、与生产生活相关的每一件小事上。形成公众诉求“一张图”，展示投诉市民、投诉对象、受理单位、受理人员、事项区域的基本信息，供查看与溯源，实现“未诉先办”。同时，通过市民诉求，获取诉求时间、关注城市管理哪些问题；了解投诉对象事项是什么，产生问题原因及主体，是否还有其他投诉人群；受理单位在处置这个问题时采用的方式、时效、结果如何；被投诉地区高发问题、疑难问题及市民满意度情况如何等。公众服务知识图谱对这些诉求进行处理，提供快速解决途径或方案。

3．应答服务

将城市管理业务动态数据（网络理政数据、法律法规文件、部门权属清单）要素进行标注与关联，一方面完善、更新、验证部门权属清单，另一方面形成城管业务公众服务大语言模型，实现有问有答的良性循环功能。例如，通过公众服务知识图谱进行案件要素的识别、提取，辅助“智慧蓉城”与城市管理部门事（案）件的自动分拨。

4．预防服务

充分利用物联感知与互联感知、认知数据，实时感知城市运行、管理与民生，对城市动态预测研判。尤其在重大节假日、突发事件时，响应动态应急预案，避免舆论扩散及城市安全事故的发生。例如，结合气象与交通数据，及时为公众发布积水区域的预防与提示。

四、城市管理公众服务知识图谱的场景应用与成效

在2022年度四川省网络综合治理数字化应用场景“千百十”工程中，城市管理公众服务知识图谱及辅助决策研究成果被评为优秀解决方案。如图3所示，其依托政务服务热线电话及主流新媒体，获取公众所在区域、兴趣爱好、诉求信息等与城市管理相关数据要素，进行采集、整理、清洗、筛选分析，构建城市管理知识图谱库与服务人群的重点画像，精准识别服务对象需求。从资源自动整合、需求精准识别、治理能力提升、智慧化应用等方面为基层减负、为人民服务、为管理赋能、为决策增智。

（一）构建公众画像，精准识别公众需求

公众画像包含公众需求—情感分析模型。通过细分需求项类别，计算需求项事的重要程度，实行“小事快办、急事立办、难事共办”分级响应工作机制，可为城市管理部门提供业务处置引导。通过叠加展示同比及环比情感指数趋势情况，督促多方共同努力，精准解决市民诉求，提升人民群众满意度。

（二）完善数据要素，提高数据治理能力

从历史案件中提取事/部件名称、发生区域、问题类别、处置部门，补充问题产生主体、产生原因，明确权责边界，定期完善、更新部门权属清单，建立人、地、事、物、情关联性模型，优化处置流程，减少案件退件率。

（三）形成“知识引擎”，赋能智慧化应用

构建知识模型，融合人工智能算法，基于规律赋能公众服务智慧化场景应用。（1）知识挖掘、关联查询。通过机器人挖掘散乱的公众数据，自动形成神经网络状知识链条，基于知识图谱的搜索转化率可提高80%，不仅能为市民提供“搜索即服务”功能，同时可获取公众需求，完善多维度公众画像。（2）推理与推荐。结合大量历史案件信息和部门权属清单，推理出公众需求项事件发生时间、地点、类别，确定事件权属单位，可自动派发至处置部门及处置人员，实现直达单兵。基于知识图谱的流程优化，能节约50%以上的人工，缩短70%以上的重复工作耗时。（3）预测研判。融合物联感知与互联认知，实时感知城市运行与管理，及时研判分析，尤其在突发事件或者重大节假日，根据多源数据生成动态应急预案，可以提高领导的决策能力。

成都智慧城管是运用“用户画像＋知识图谱”的智慧化科技为公众服务的创新引领者。其建立采纳公众诉求、汇聚公众智慧工作机制，创新畅通公众服务信息渠道；建立健全公众服务管理组织体系，强化公众服务制度供给；梳理公众服务事项构成，积极为公众提供主动服务、靠前服务；建立城市管理知识图谱库，构建智慧化城市管理服务系统。由此，做到公众想办什么事、了解什么政策、需要什么服务，通过公众服务知识图谱，就能得到精准、满意的答案。这样，实现了公众需求与城市管理政策、部门服务的无缝对接，为提高城市管理服务精准度和质量效率，提升群众满意度，推进城市管理现代化，推动城市治理体系和治理能力现代化奠定基础。

参考文献

[1]陈华钧. 知识图谱导论[M]. 北京：电子工业出版社，2021：1-10.

[2]郭楠，曹杨，赵耕弘，等. 知识图谱标准化白皮书[Ｒ]. 中国电子技术标准化研究院，2019：1-3.

[3]中共中央、国务院. 数字中国建设整体布局规划[R/OL]. （2023-02-27）[2024-01-01]：https：//www.gov.cn/zhengce/2023-02/27/content_5743484.htm？eqid=8c913d6a0004deff000000066476ac9c.

[4]成都市智慧蓉城建设领导小组办公室. 成都市“十四五”新型智慧城市建设规划[R/OL]. （2022-06-16）[2024-01-01]：44-45. https：//www.chengdu.gov.cn/chengdu/c147315/2022-06/16/d52e2370ee2d4415b379c82c68f1911a/files/16bd228c1ff8453c940a6c342e990f99.pdf.

（责任编辑：張秋辰）