智能技術(shù)與職務(wù)犯罪預(yù)防：反腐防控決策與評估技術(shù)的發(fā)展

定　價：￥75.00

作　者：	喻國明編
出版社：	人民日報出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787511566089	出版時間：	2021-01-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	259	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書為國家重點研發(fā)計劃項目“職務(wù)犯罪職能評估、預(yù)防關(guān)鍵技術(shù)研究”課題《反腐防控決策模型與評估系統(tǒng)研究》結(jié)項成果之一。本書圍繞腐敗犯罪防控決策與評估研究的目標與具體實施情況，主要分為四個部分：反腐傳播對策體系、非公經(jīng)濟組織腐敗犯罪預(yù)防、反腐敗指數(shù)研究，以及反腐決策智能技術(shù)與可視化。

作者簡介

　　喻國明，北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院執(zhí)行院長，博士生導(dǎo)師，教育部長江學(xué)者特聘教授，享受國務(wù)院特殊津貼。主要社會兼職：國務(wù)院學(xué)位委員會新聞傳播學(xué)學(xué)科評議組成員、北京市社會科學(xué)聯(lián)合會副主席、中國傳媒經(jīng)濟學(xué)會會長、中國傳播學(xué)會副會長、教育部人文社會科學(xué)研究重大基地中國人民大學(xué)新聞與社會發(fā)展研究中心主任、《中國傳媒發(fā)展指數(shù)報告》（藍皮書）主編、《中國社會輿情年度報告》（藍皮書）主編等。主要研究領(lǐng)域：新媒體研究；輿論學(xué)，傳媒經(jīng)濟與社會發(fā)展；傳播學(xué)研究方法。迄今為止，獨著、合著出版的學(xué)術(shù)專著、教材、藍皮書共26部，發(fā)表論文600余篇。據(jù)中國知網(wǎng)學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，引文數(shù)位居自1979年有記錄以來新聞傳播學(xué)科第一名。

圖書目錄

第一部分反腐傳播對策體系
第一章反腐傳播對策體系的依據(jù)與構(gòu)建
一、風險社會信息傳播的“知信行”模型
二、研究體系建構(gòu)的思路設(shè)計：自上而下與自下而上的場域相結(jié)合
第二章職務(wù)犯罪輿情的現(xiàn)狀、特征與反腐傳播對策研究
一、研究數(shù)據(jù)來源
二、研究發(fā)現(xiàn)：職務(wù)犯罪輿情的現(xiàn)狀與特征
三、總結(jié)與反腐傳播對策研究
第二部分非公經(jīng)濟組織腐敗犯罪預(yù)防
第一章民營企業(yè)腐敗犯罪合作預(yù)防模式之提倡
一、充分認識合作預(yù)防的反腐敗價值與功能
二、腐敗犯罪合作預(yù)防有較充分的實踐依據(jù)
三、腐敗犯罪合作預(yù)防已具備現(xiàn)實可行性
四、腐敗犯罪合作預(yù)防模式之宏觀構(gòu)建
第二章企業(yè)家腐敗犯罪報告(2014—2018)
一、前言
二、腐敗犯罪企業(yè)家的規(guī)模與身份特征
三、企業(yè)家腐敗犯罪的罪種與罪名結(jié)構(gòu)特征
四、企業(yè)家腐敗犯罪的刑罰適用
五、企業(yè)家腐敗犯罪涉案企業(yè)特征
六、企業(yè)家腐敗犯罪高頻罪名分析
七、企業(yè)家腐敗犯罪量刑情節(jié)分析
第三部分反腐敗指數(shù)研究
第一章中國反腐敗指數(shù)研究報告——基于2013年至2017年省級區(qū)劃的公開數(shù)據(jù)
一、研究背景
二、概念界定
三、數(shù)據(jù)情況
四、反腐敗指數(shù)的數(shù)據(jù)特征
五、反腐敗指數(shù)的影響因素
六、后續(xù)改進
第二章關(guān)于落實中央八項規(guī)定精神、糾正“四風”工作的學(xué)術(shù)建議
一、落實中央八項規(guī)定精神、糾正“四風”工作的基本評價和形勢判斷
二、落實中央八項規(guī)定精神、糾正“四風”工作對國家治理現(xiàn)代化的重要意義
三、當前“四風”問題的新情況、新特點及深層次根源、對策思路
四、以黨的政治建設(shè)為統(tǒng)領(lǐng)，堅決破除形式主義和官僚主義
五、關(guān)于深化監(jiān)察體制專業(yè)化改革的專門建議
附：形式主義、官僚主義的現(xiàn)實表現(xiàn)
一、形式主義
二、官僚主義
第四部分反腐決策智能技術(shù)與可視化
第一章個體行為與社會環(huán)境耦合演化的輿論生成模型
一、引言
二、耦合演化模型及其動力學(xué)分析
三、Monte Carlo數(shù)值模擬
四、結(jié)論與展望
第二章維基百科信息框的跨語言實體鏈接
第三章基于關(guān)系型和文字型事實推理的知識圖譜
第四章融合實體數(shù)值屬性的知識圖譜嵌入