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龙图腾网获悉武汉东湖大数据交易中心股份有限公司申请的专利基于LDA和向量空间模型的公共政策参与度评估方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114528819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210144015.X，技术领域涉及：G06F40/194；该发明授权基于LDA和向量空间模型的公共政策参与度评估方法及系统是由杜登伟;杜登斌;杜乐;杜小军设计研发完成，并于2022-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LDA和向量空间模型的公共政策参与度评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于LDA和向量空间模型的公共政策参与度评估方法及系统，其方法包括：获取目标公共政策文档和目标动态数据；采用TF‑IDF算法分别对目标公共政策文档和目标动态数据进行分词处理，得到文档特征分词集合和数据特征分词集合；通过LDA模型分别提取目标公共政策文档和目标动态数据中隐含的语义信息，得到文档‑数据矩阵；基于文档特征分词集合和数据特征分词集合构建向量空间模型，计算出目标公共政策文档与目标动态数据之间的相似度，得到相似度矩阵；对文档‑数据矩阵和相似度矩阵进行线性加权处理。本发明能够对公共政策中的公民参与度进行有效评估，同时也解决了数据稀疏和语义丢失的问题，提高了评估的准确性和有效性。

本发明授权基于LDA和向量空间模型的公共政策参与度评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LDA和向量空间模型的公共政策参与度评估方法，其特征在于，所述方法包括： S1，获取目标公共政策文档，同时获取目标公共政策文档发布后预设阶段内的动态数据，作为目标动态数据； S2，采用TF-IDF算法分别对所述目标公共政策文档和目标动态数据进行分词处理，得到文档特征分词集合和数据特征分词集合； S3，建立LDA模型，通过LDA模型分别提取目标公共政策文档和目标动态数据中隐含的语义信息，得到文档-数据矩阵；步骤S3具体包括： 建立第一LDA模型，将目标公共政策文档作为第一LDA模型的语料库，对第一LDA模型进行训练； 建立第二LDA模型，将目标动态数据作为第二LDA模型的语料库，对第二LDA模型进行训练； 第一LDA模型用于提取目标公共政策文档的隐藏的语义信息，得到第一词分布矩阵，进而计算出第一主题分布矩阵，将第一词分布矩阵和第一主题分布矩阵的乘积作为文档分布矩阵； 第二LDA模型用于提取目标动态数据中隐含的语义信息，得到第二词分布矩阵，进而计算出第二主题分布矩阵，将第二词分布矩阵和第二主题分布矩阵的乘积作为数据分布矩阵； 将文档分布矩阵与数据分布矩阵相乘得到文档-数据矩阵； S4，基于文档特征分词集合和数据特征分词集合构建向量空间模型，计算出目标公共政策文档与目标动态数据之间的相似度，得到相似度矩阵； S5，对文档-数据矩阵和相似度矩阵进行线性加权处理，得到可以映射预设阶段内公民对公共政策的关注度的组合矩阵。

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