陳 雷

基于“數(shù)字孿生+人工智能”的高校智慧黨建系統(tǒng)研究*

陳 雷

（寧波幼兒師范高等專科學(xué)校黨委學(xué)工部，浙江寧波 315016）

數(shù)字孿生+人工智能”這一全新組合模式的出現(xiàn)，為高校提高黨建水平帶來了新的發(fā)展機(jī)遇，也對高校黨建工作管理模式的創(chuàng)新提出了新要求。為此，文章首先設(shè)計了包含底層環(huán)境、平臺支撐、核心數(shù)據(jù)庫、分析算法、應(yīng)用平臺五個層級的基于“數(shù)字孿生+人工智能”的智慧黨建系統(tǒng)；接著分析了此系統(tǒng)的技術(shù)支撐，涉及大數(shù)據(jù)、云計算、學(xué)習(xí)分析、人工智能等技術(shù)；然后從云端數(shù)據(jù)中心、感知體系、可視化策略等七個維度，介紹了此系統(tǒng)的內(nèi)容建設(shè)；最后針對黨建智慧化提出了相關(guān)的實施策略。文章將“數(shù)字孿生+人工智能”納入高校黨建工作的整體發(fā)展規(guī)劃中，開發(fā)并形成具有智慧、快速、精準(zhǔn)等特點的高校智慧黨建系統(tǒng)，從理論層面提出了全面提升高校黨建工作效能的解決方案，可從實踐層面推進(jìn)高校黨建工作的互聯(lián)化、感知化、數(shù)字化、智慧化。

數(shù)字孿生；人工智能；智慧黨建；個性化推薦；大數(shù)據(jù)；算法

一 智慧黨建與“數(shù)字孿生+人工智能”

1 智慧黨建的建設(shè)現(xiàn)狀

隨著第三次信息技術(shù)革命的快速推進(jìn)，我國高校黨建教育工作的內(nèi)外環(huán)境發(fā)生了深刻的變化，單純的“黨組織—黨員/群眾—黨組織”組織動員模式已無法有效調(diào)動黨組織和黨員的積極性[1]。而“智慧黨建”是基于“互聯(lián)網(wǎng)+”時代背景下提出的新理念，旨在將大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等新型網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)融合到高校黨建工作中，實現(xiàn)黨建工作的數(shù)字化和智能化?！爸腔埸h建”既是新時代全面提升黨執(zhí)政能力的新理念，也是黨在高校營造良好政治生態(tài)的創(chuàng)新發(fā)展需求。同時，國內(nèi)高校在智慧黨建系統(tǒng)構(gòu)建過程中也面臨一些亟待解決的問題，如智慧黨建工作缺乏頂層規(guī)劃、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一導(dǎo)致信息孤島、黨建工作基礎(chǔ)條件與大數(shù)據(jù)時代發(fā)展要求尚有差距、智慧黨建的管理和服務(wù)水平亟待提升、現(xiàn)行的黨建工作考評難以從多維度的數(shù)據(jù)體現(xiàn)全面性等[2]。由此可見，高校智慧黨建工作的深入推進(jìn)與拓展面臨著巨大的挑戰(zhàn)。

2 數(shù)字孿生與人工智能的融合

大數(shù)據(jù)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飽和發(fā)展，推動著社會進(jìn)入“數(shù)字孿生+人工智能”時代。其中，數(shù)字孿生是指以數(shù)字化方式創(chuàng)建實體虛擬模型，并對物理實體的空間維度、時間維度予以數(shù)字化表達(dá)和動態(tài)呈現(xiàn)，以有效構(gòu)建黨建研究分析對象的數(shù)字模型和過程化數(shù)字模型；而人工智能是研發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的技術(shù)科學(xué)，其通過智能搜索、深度學(xué)習(xí)、云操作處理等技術(shù)手段實現(xiàn)對人類智能的模擬和拓展，可更好地服務(wù)于新時期黨的建設(shè)[3]。數(shù)字孿生與人工智能融合而成的“數(shù)字孿生+人工智能”，為高校提高黨建科學(xué)化水平帶來了機(jī)遇，也對高校智慧黨建工作管理模式的創(chuàng)新提出了新要求。

日前，浙江省印發(fā)教育領(lǐng)域數(shù)字化改革工作方案，啟動建設(shè)“教育魔方”工程，計劃到2025年，教育行業(yè)云網(wǎng)端一體化系統(tǒng)、教育大數(shù)據(jù)艙系統(tǒng)、全民數(shù)字學(xué)習(xí)平臺、教育智治系統(tǒng)等基本成熟，以數(shù)字化改革牽引撬動教育治理現(xiàn)代化。在此背景下，寧波幼兒師范高等?？茖W(xué)校（下文簡稱“寧幼師?！保┌凑铡敖逃Х健惫こ讨嗅槍χ悄芨兄⒅鲃臃?wù)、精準(zhǔn)管理、科學(xué)決策、立體監(jiān)督、高效協(xié)同等六項關(guān)鍵能力的要求，從寧幼師專的實際管理和服務(wù)模式出發(fā)，開發(fā)并搭建了數(shù)據(jù)分析決策中臺——“寧師大腦”，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了基于“數(shù)字孿生+人工智能”智慧黨建的決策分析輔助體系[4]，來推動實現(xiàn)基層黨建管理智慧化、黨員教育培訓(xùn)信息化、黨務(wù)工作服務(wù)精準(zhǔn)化、評估決策智能化、交互協(xié)作扁平化，旨在為黨建智慧化生態(tài)系統(tǒng)提供宏觀的構(gòu)建方法，為其達(dá)到一定程度的“智慧”“個性”“互通”提供理論與技術(shù)保障。

二 基于“數(shù)字孿生+人工智能”的智慧黨建系統(tǒng)設(shè)計

寧幼師專智慧黨建系統(tǒng)以“數(shù)字孿生+人工智能”作為黨建數(shù)字建模體系和數(shù)字分析框架，架構(gòu)于寧幼師專數(shù)據(jù)分析決策中臺——“寧師大腦”上，內(nèi)嵌大數(shù)據(jù)分析引擎、SQL查詢接口、流數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等工具，通過Hadoop或其他可提供的可靠存儲HDFS和MapReduce編程范式大規(guī)模并行處理數(shù)據(jù)，并采用Hbase解析模型實現(xiàn)大規(guī)模分布式NoSQL數(shù)據(jù)庫，可隨機(jī)存取大量的非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化海量數(shù)據(jù)，為異構(gòu)感知數(shù)據(jù)庫、業(yè)務(wù)知識庫等提供了結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理功能，從而大大提高了黨建大數(shù)據(jù)分析性能。

圖1 基于“數(shù)字孿生+人工智能”的智慧黨建系統(tǒng)架構(gòu)

圖1為基于“數(shù)字孿生+人工智能”的智慧黨建系統(tǒng)架構(gòu)，共分為五層：①底層環(huán)境，以開源Linux系統(tǒng)為支撐，嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器匯編語言（OpenStack），實現(xiàn)對上層的支撐。②平臺支撐，主要包括基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)庫平臺，以Service、Oracle Server Analysis作為數(shù)據(jù)服務(wù)平臺，以VINCA、Atlasti等為數(shù)據(jù)解析技術(shù)，實現(xiàn)對上層數(shù)據(jù)庫的挖掘和分析。③核心數(shù)據(jù)庫，收集黨組織數(shù)據(jù)、黨員數(shù)據(jù)、黨務(wù)工作數(shù)據(jù)、干部數(shù)據(jù)、干部教育培訓(xùn)數(shù)據(jù)等，形成支撐海量異構(gòu)感知數(shù)據(jù)的云端數(shù)據(jù)中心。④分析算法，以下層核心數(shù)據(jù)庫中的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為分析對象，選擇在多種最優(yōu)化問題中尋找特定最優(yōu)化解決方案的算法，以實現(xiàn)對黨組織和個人的深度研判分析。⑤應(yīng)用平臺，主要提供黨建工作、思政管理、黨務(wù)服務(wù)、黨建監(jiān)察四個服務(wù)模塊，其中黨建工作實現(xiàn)“三會一課”、主題黨日、組織和個人精準(zhǔn)評定等一系列基層黨組織管理等功能；思政管理實現(xiàn)思政理論課的教學(xué)交互、資源的個性化推薦、學(xué)生語言感知、機(jī)器學(xué)習(xí)等個性化服務(wù)功能；黨務(wù)服務(wù)實現(xiàn)黨員發(fā)展、黨費管理、組織關(guān)系轉(zhuǎn)接、工作推薦引擎、黨務(wù)智能機(jī)器人等智能化個性服務(wù)；而黨建監(jiān)察以基層黨組織和黨員個體日常的行為活動為研判基礎(chǔ)，實現(xiàn)黨務(wù)工作人員權(quán)限分級、身份識別、智能監(jiān)督、非法黨務(wù)操作的智慧預(yù)警等功能。

三 基于“數(shù)字孿生+人工智能”的智慧黨建系統(tǒng)運行體系

基于“數(shù)字孿生+人工智能”的智慧黨建系統(tǒng)應(yīng)具有很強的數(shù)據(jù)感知、采集、挖掘、學(xué)習(xí)分析、思維研判、個性化推薦、決策及執(zhí)行能力，形成從嚴(yán)管黨、從嚴(yán)治黨的智慧化黨建管理機(jī)制和路徑，其運行體系如圖2所示。

圖2 基于“數(shù)字孿生+人工智能”的智慧黨建系統(tǒng)運行體系

1 大數(shù)據(jù)支持“智慧庫”構(gòu)建

寧幼師專數(shù)據(jù)分析決策中臺“寧師大腦”通過xAPILRS庫、OpenStack、IMS層次數(shù)據(jù)庫等有效整合學(xué)校黨建、黨務(wù)、干部工作的數(shù)據(jù)（包括黨員個人基本數(shù)據(jù)、教學(xué)科研數(shù)據(jù)、基層黨組織數(shù)據(jù)等），并將其轉(zhuǎn)化為可視化的分析對象多維立體數(shù)據(jù)模型，確保上述數(shù)據(jù)以直觀的圖文形式呈現(xiàn)；同時，通過圖像識別、聲音識別、語義分析、大數(shù)據(jù)技術(shù)匯集成黨建大數(shù)據(jù)庫，進(jìn)而利用程式算法形成“智慧庫”，為運用云計算技術(shù)和學(xué)習(xí)分析技術(shù)發(fā)現(xiàn)黨建、黨務(wù)、干部工作中各層面潛在的關(guān)系和價值取向打下堅實的基礎(chǔ)。

2 云計算支持“智慧腦”打造

智慧庫所承載的巨量數(shù)據(jù)，需要通過挖掘、解構(gòu)和分析才能發(fā)揮其重要的利用價值。傳統(tǒng)的人工分析或計算機(jī)解析難以實現(xiàn)這樣的功能，而代表前沿技術(shù)的云計算擁有快速實現(xiàn)該功能的能力?！皩帋煷竽X”可以通過黨建互聯(lián)接口和內(nèi)部情境接口，來實現(xiàn)對校園黨建數(shù)據(jù)的抓取，以規(guī)則庫為技術(shù)的支撐點，以“約束/關(guān)系”算法為分析依據(jù)，通過黨建情境推理引擎，來實現(xiàn)對黨建情境的沖突檢測和關(guān)聯(lián)匹配，形成以數(shù)字分析為運行機(jī)制的“智慧腦”。其中，規(guī)則庫以學(xué)習(xí)分析研判為底層算法，以云計算為算法分布式構(gòu)建的基礎(chǔ)，本體描述語言O(shè)WL包括對象類的傳遞、逆、對稱、反向捕捉等關(guān)系，融入基于規(guī)則的推理思想，重點聚焦屬性合成、屬性值轉(zhuǎn)移等方面，數(shù)字概化出若干可修正、可拓展的本體推理規(guī)則，并建立一種正向反饋的量化機(jī)制，從而研判出具有參考價值的黨建數(shù)據(jù)和黨務(wù)工作信息。

3 學(xué)習(xí)分析支持“智慧眼”形成

基于人工智能的學(xué)習(xí)分析技術(shù)，不僅能幫助管理者了解黨建現(xiàn)狀和存在的問題，更重要的是通過構(gòu)建精通黨建和黨務(wù)工作的智能平臺來提供解決問題的方案，而這恰恰是傳統(tǒng)信息化平臺所欠缺的功能。通過構(gòu)建師生校園物理空間、虛擬空間的數(shù)據(jù)感知、采集、管理與應(yīng)用工作體系，建設(shè)基層黨建、思政教育和學(xué)生管理輕量化集成服務(wù)入口，可以實現(xiàn)校園管理中多維度海量數(shù)據(jù)的實時感知、采集，推進(jìn)大數(shù)據(jù)挖掘所形成的數(shù)字孿生與空間信息在關(guān)聯(lián)分析、綜合研判、指揮調(diào)度、趨勢預(yù)測等方面的綜合應(yīng)用，實現(xiàn)智慧黨建分析研判的“智慧眼”。感知情境則獲取虛擬實體或系統(tǒng)預(yù)先設(shè)定的相關(guān)信息，以大數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)分析技術(shù)等多樣化的嵌入式集成化算法為軟件支撐，能對智慧庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的分析驅(qū)動，在發(fā)現(xiàn)黨建問題的同時做出精準(zhǔn)的研判，并給出有針對性的對策和建議性方案，為黨建實踐提供智力支撐和自動關(guān)聯(lián)服務(wù)。

4 人工智能支持“智慧人”培養(yǎng)

通過人工智能研究并制定黨建智慧人的理性價值標(biāo)準(zhǔn)，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建智慧的數(shù)字模型分析系統(tǒng)，可形成黨建“智慧人”。本模塊的核心架構(gòu)是調(diào)用控制，由情境數(shù)據(jù)流、配置模型、算法建模等構(gòu)成。其中，情境數(shù)據(jù)流涵蓋群體情境、個體情境，配置模型定義了師生、硬件環(huán)境、軟件環(huán)境、線上線下業(yè)務(wù)等匹配關(guān)系，算法模型則定義了conf標(biāo)識、semi標(biāo)識、情境參數(shù)、偵測信息值等。本模塊的運行步驟如下：①通過黨建大數(shù)據(jù)形成的智慧庫賦予智能機(jī)器一定范式的學(xué)習(xí)算法；②以學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ)構(gòu)建運行模型，從而提取價值信息，提煉為普遍標(biāo)準(zhǔn)，并嵌入常規(guī)黨建理論范式和實踐范式信息化為數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)；③將黨建、黨務(wù)工作中的各類敏感詞庫以技術(shù)和算法等形式設(shè)置到黨建“智慧人”的理性價值智能系統(tǒng)中，構(gòu)建黨建工作的判斷機(jī)制。

通過上述智慧黨建運行體系的構(gòu)建融合，可利用黨建工作相關(guān)機(jī)制與流程，形成具有判斷力、創(chuàng)新力和決策力的黨建分析機(jī)制，推進(jìn)黨建工作的互聯(lián)化、感知化、數(shù)字化、智能化、決策化、智慧化，并在此基礎(chǔ)上為高校管理者進(jìn)行頂層決策提供大量的數(shù)據(jù)參考和決策支持。

四 基于“數(shù)字孿生+人工智能”的智慧黨建系統(tǒng)內(nèi)容建設(shè)

在運行體系的支持下，智慧黨建系統(tǒng)通過整合數(shù)據(jù)資源，可以制定規(guī)范化的黨建智慧化運行規(guī)則，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)流標(biāo)準(zhǔn)，并搭建精準(zhǔn)化分析算法群，從而打通數(shù)據(jù)壁壘。在此基礎(chǔ)上，基于“數(shù)字孿生”+“人工智能”的智慧黨建系統(tǒng)需重點從以下七個方面進(jìn)行內(nèi)容建設(shè)：

①打造支撐海量異構(gòu)感知數(shù)據(jù)的云端數(shù)據(jù)中心。云端數(shù)據(jù)中心主要負(fù)責(zé)師生思政數(shù)據(jù)的感知、采集、處理、存儲等一系列操作，并以聚類、異類、結(jié)構(gòu)變換、流計算、傳輸轉(zhuǎn)碼等方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗，打破學(xué)校各行政部門多源異構(gòu)“數(shù)據(jù)塊”的流通壁壘和信息孤島，讓“寧師大腦”可以快速采集全方位、實時、有效的黨建和思政數(shù)據(jù)，構(gòu)建師生在校全程化過程數(shù)據(jù)維度，形成學(xué)生的閉環(huán)數(shù)據(jù)模型。

②建設(shè)融合全?？臻g數(shù)據(jù)的感知體系。完成師生校園物理空間和虛擬空間的數(shù)據(jù)感知、采集、管理、應(yīng)用等工作，建設(shè)黨建、思政教育、態(tài)勢管理和師生管理輕量化集成服務(wù)入口，實現(xiàn)校園管理中多維度海量數(shù)據(jù)的實時感知、采集，強化大數(shù)據(jù)與空間信息在關(guān)聯(lián)分析、綜合指揮、趨勢預(yù)測等方面的綜合應(yīng)用，實現(xiàn)寧幼師專校園的“數(shù)字孿生”。

③實現(xiàn)數(shù)字分析模型的可視化策略。開發(fā)基于黨建研判、思政模型的數(shù)字分析策略，構(gòu)建寧幼師專黨建分析對象的數(shù)字模型，收集高校師生在工作、學(xué)習(xí)、生活中產(chǎn)生的所有過程化數(shù)據(jù)，并運用Maple、Dashboard等圖形化數(shù)據(jù)分析工具對所挖掘的師生思政數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類、異類分析、文本挖掘、結(jié)構(gòu)矩陣等處理，跟蹤師生在校的數(shù)字行為蹤跡，繪制師生成長軌跡，并轉(zhuǎn)變?yōu)閳D像化形式予以展示，以形成高校師生品質(zhì)素養(yǎng)一體化個人成長的數(shù)字肖像。

④實現(xiàn)智慧黨建系統(tǒng)的數(shù)字跟蹤、診斷與改進(jìn)。構(gòu)建“大數(shù)據(jù)+人工智能”的師生綜合分析研判體系，基于“Ventura”數(shù)字建模系統(tǒng)地分析每位師生的行為態(tài)勢、趨勢化態(tài)勢的量化數(shù)據(jù)，定位并診斷師生的缺陷和短板，以大數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)分析技術(shù)等多樣化的嵌入式集成化算法為模型支撐，通過數(shù)據(jù)的感知、監(jiān)測、評估等功能，提供更加全面、科學(xué)的數(shù)據(jù)支撐，實現(xiàn)精準(zhǔn)研判。同時，智慧黨建系統(tǒng)的數(shù)據(jù)中臺通過算法機(jī)制給出有針對性的對策和推薦方案，包括政策文件、以往案例、解決方案等。

⑤構(gòu)建黨建工作知識計算引擎和知識服務(wù)體系。在“寧師大腦”中構(gòu)建以深度搜索、知識加工為支撐的黨建工作知識計算引擎和知識服務(wù)體系，在黨建孿生數(shù)字中通過概念識別、知識演化建模和關(guān)系挖掘形成知識圖譜，運用認(rèn)知計算、綜合深度推理、非完全信息下智能決策等理論和方法搭建智能評價體系，以語義理解和分析算法為核心生成認(rèn)知計算模型，實現(xiàn)從黨建大數(shù)據(jù)到知識、從知識到工作決策參考的算力。

⑥提供基于數(shù)字挖掘的精準(zhǔn)化管理與服務(wù)。根據(jù)挖掘的黨建感知數(shù)據(jù)，基于深度學(xué)習(xí)算法、數(shù)字建模策略、自迭代推薦策略研究分析對象對于各類過程化資源的喜好度和接受度，通過構(gòu)建適應(yīng)性黨建環(huán)境和生成性思政課程滿足師生的思想成長與發(fā)展需求，創(chuàng)建個性化、精準(zhǔn)化的思想政治教育提升路徑，對師生后續(xù)黨建學(xué)習(xí)資源、學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)輔導(dǎo)、學(xué)習(xí)進(jìn)度等進(jìn)行動態(tài)調(diào)整，建立自適應(yīng)學(xué)習(xí)路徑，并將對應(yīng)的個性化學(xué)習(xí)路徑和教學(xué)資源推薦給感興趣的師生。

⑦推動智慧黨建制度建設(shè)。寧幼師專在構(gòu)建智慧黨建系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，以海量黨建數(shù)據(jù)的挖掘、感知、使用、保管為出發(fā)點，通過研究“寧師大腦”關(guān)于數(shù)據(jù)挖掘和處理的運行規(guī)則與算法機(jī)制，設(shè)計并制定一整套完整的工作管理機(jī)制與運行制度，構(gòu)建科學(xué)化、制度化、標(biāo)準(zhǔn)化、智慧化的黨建工作體系，為寧幼師專的智慧黨建管理提供制度保障。

五 基于“數(shù)字孿生+人工智能”的黨建智慧化實施策略

除了完整的內(nèi)容建設(shè)，基于“數(shù)字孿生+人工智能”的智慧黨建運行還應(yīng)遵循標(biāo)準(zhǔn)化和定制化的工作流程。以上述介紹的運行體系和系統(tǒng)模塊架構(gòu)為基礎(chǔ)，本研究提出以下實施策略：

1 構(gòu)建各類數(shù)據(jù)搜集的“數(shù)字孿生”黨建云平臺

構(gòu)建融合各類PC端和移動端的黨建數(shù)據(jù)云平臺，形成融合各層面數(shù)據(jù)輸入的機(jī)制和路徑，以及對基層黨組織和黨員個體進(jìn)行個性化分析的底層云數(shù)據(jù)庫。完成該平臺的構(gòu)建需要重點解決以下問題：①通過大數(shù)據(jù)的挖掘和融鏈技術(shù)，打通各智能終端、功能APP的數(shù)據(jù)通道，消除數(shù)據(jù)信息孤島，形成集合各類型、各層面數(shù)據(jù)的存儲機(jī)制；②需要從技術(shù)和機(jī)制層面突破并解決分類、存儲、挖掘、轉(zhuǎn)換、分析以及取用輸入庫中大量數(shù)據(jù)的問題；③需要保證大體量數(shù)據(jù)在平臺中各類運作的安全性和隱私性；④明確如何將人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)無縫嵌入黨建大數(shù)據(jù)云庫中，保證MapReduce、Varedo、XSQLbase等機(jī)器學(xué)習(xí)分析對數(shù)據(jù)取用的流暢性，并實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的有效整合和精準(zhǔn)的挖掘分析[6]。

2 以“數(shù)據(jù)挖掘+數(shù)據(jù)加工+個性化分析”為核心組建數(shù)據(jù)計算中心

構(gòu)建數(shù)據(jù)計算中心需要整合一些關(guān)鍵的數(shù)據(jù)工具，包括開源的數(shù)據(jù)挖掘工具RapidMiner和數(shù)據(jù)搜索工具XSQLBase，這兩個工具需整合起來運行，用于大數(shù)據(jù)庫中對數(shù)據(jù)的定位、挖掘、存取、歸類等功能。同時，學(xué)習(xí)分析工具Learning Analysis和語義分析工具Semantic Analysis也需整合起來運行，用于數(shù)據(jù)的建模、密集像算法、模式評估、情感分析、部署等功能。此外，可利用數(shù)據(jù)可視化工具Visual Data，以將通過建模分析的數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為數(shù)字框圖、數(shù)字肖像等。

3 跨媒體分析推理技術(shù)助推黨建應(yīng)用場景化

“寧師大腦”數(shù)據(jù)分析中臺嵌入跨媒體分析推理技術(shù)，通過運用跨媒體黨建統(tǒng)一表征、理解關(guān)聯(lián)與知識挖掘、知識演化與推理、知識圖譜建構(gòu)等技術(shù)，推進(jìn)學(xué)校的黨建應(yīng)用場景變革。首先通過數(shù)據(jù)信息分割、數(shù)據(jù)解析，建立黨建工作多元化應(yīng)用場景，實現(xiàn)黨建工作的跨媒體表征、數(shù)據(jù)挖掘、智能推理，形成初始化黨建分析態(tài)勢；然后重構(gòu)“再組織化”，挖掘本身的數(shù)據(jù)集成和網(wǎng)狀推理機(jī)制，確保上級黨組織的決策部署即時傳遞并開辟新的網(wǎng)狀聯(lián)系人，使黨建工作不同層級、不同平臺的黨員可以便利地進(jìn)行交流[5]，并通過該項技術(shù)加強對黨員的管理與監(jiān)督。

4 研究并構(gòu)建黨建理性價值標(biāo)準(zhǔn)

黨建理性價值標(biāo)準(zhǔn)的構(gòu)建可從三個方面著手：①應(yīng)考慮將常規(guī)的黨建價值理論、黨建運行范式和黨建實踐模式轉(zhuǎn)換為信息化的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，將人的思維模式、行為范式提供給機(jī)器學(xué)習(xí)，賦予智慧黨建生態(tài)以人的理性價值智慧，并將黨建學(xué)習(xí)模型和黨建價值算法嵌入智慧黨建的神經(jīng)系統(tǒng)，使整個黨建價值研究測評模式在這個智慧系統(tǒng)中運行，形成基于人工智能和大數(shù)據(jù)的黨建評價運算體系；②在智慧黨建理性價值系統(tǒng)中設(shè)置敏感詞庫，從規(guī)范層面對黨建工作中的一些措施進(jìn)行干預(yù)；③構(gòu)建必要的驗證系統(tǒng)和預(yù)警系統(tǒng)，通過不斷地修正黨建工作算法，為基層黨組織和黨員個體提供精準(zhǔn)的黨建價值測評、評估等服務(wù)。

六 結(jié)語

基于“數(shù)字孿生+人工智能”的智慧黨建項目是一項具有重大戰(zhàn)略意義的強基工程，為互聯(lián)網(wǎng)時代高?；鶎狱h建工作的創(chuàng)新優(yōu)化提供了新的發(fā)展動能。本研究通過構(gòu)建智慧黨建系統(tǒng)的基礎(chǔ)平臺、打造智慧黨建系統(tǒng)的運行體系，旨在有效推進(jìn)基層黨建的數(shù)字化管理、基層組織生活的智慧化管理、黨務(wù)工作的信息化升級、干部畫像的數(shù)字化建模等。在未來推進(jìn)智慧化升級的進(jìn)程中[6]，高校應(yīng)從以下方面推進(jìn)智慧黨建工作：①做好平臺和制度層面的頂層設(shè)計，完善智慧化黨建管理體系建設(shè)；②實現(xiàn)科學(xué)化智慧黨建人才配置，將具備互聯(lián)網(wǎng)思維并熟悉相關(guān)技術(shù)的優(yōu)秀人才納入黨建工作隊伍，有效提升專業(yè)化工作水平；③拓展智慧化黨建平臺的多維度功能，充分發(fā)揮智慧黨建的作用，推動智慧黨建在高校的落實、落細(xì)。在此基礎(chǔ)上，高校黨建工作要在“互聯(lián)網(wǎng)+人工智能”的時代背景下開創(chuàng)出一條具有專業(yè)、長效、科學(xué)、民主特色的創(chuàng)新之路。

[1]吳男,譚紅.大數(shù)據(jù)時代運用新媒體創(chuàng)新高?；鶎狱h建工作模式探究[J].智庫時代,2018,(33):55-56.

[2]趙妍.大數(shù)據(jù)時代高?！爸腔埸h建”模型構(gòu)建研究[J].高教學(xué)刊,2018,(21):185-187.

[3]劉春麗,馬鳳毛.“互聯(lián)網(wǎng)+”與人工智能驅(qū)動黨建研究——高?！爸腔埸h建”的理論創(chuàng)新與發(fā)展趨勢[J].大連大學(xué)學(xué)報,2019,(4):62-67.

[4]鄭浩,王娟,王書瑤,等.認(rèn)知數(shù)字孿生體教育應(yīng)用:內(nèi)涵、困境與對策[J].現(xiàn)代遠(yuǎn)距離教育,2021,(1):13-23.

[5]黃娟,米華全,陸川.智慧黨建:內(nèi)涵特征、體系架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)——以“智慧紅云”黨建系統(tǒng)為例[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(社科版),2016,(1):84-87.

[6]潘軍,邱觀建,朱喆.大數(shù)據(jù)視閾下智慧黨建研究[J].黨建研究,2019,(20):16-18.

Research on Intelligent Party Building System of Universities Based on “Digital Twin + Artificial Intelligence”

CHEN Lei

At present, the new combination model of “digital twin + artificial intelligence” has brought new development opportunities for colleges and universities to improve the level of Party building, and also put forward new requirements for the innovation of the management mode of Party building in universities. Therefore, this paper firstly designed a smart party building system based on “digital twin + artificial intelligence”, which included five levels of underlying environment, platform support, core database, analysis algorithm and application platform. Then, the technical support of this system was analyzed, which mainly involved big data, cloud computing, learning analysis, artificial intelligence and other technologies. Meanwhile, this paper introduced the content building of the system from seven dimensions of the cloud data center, perception system and visualization strategy. Finally, relevant implementation strategies for the intellectualization of party building were proposed. This paper brought “digital twin + artificial intelligence” into the overall development plan of party building in colleges and universities, developed and formed a smart party building system with the characteristics of wisdom, speed and accuracy, put forward solutions to comprehensively improve the efficiency of party building in colleges and universities from the theoretical level, expecting to promote the interconnection, perception, digitization and intelligence of party construction in colleges and universities from the practical level.

digital twin; artificial intelligence; smart party building; personalized recommendation; big data; algorithm

G40-057

A

1009—8097（2022）04—099—07

10.3969/j.issn.1009-8097.2022.04.011

基金項目：本文為2020年浙江省教科規(guī)劃課題“基于大數(shù)據(jù)與人工智能的高校黨建管理創(chuàng)新路徑的探索與研究——以寧波市為例”（項目編號：2020SCG098）的階段性研究成果。

陳雷，副教授，碩士，研究方向為黨建研究、人工智能、大數(shù)據(jù)、遠(yuǎn)程教育技術(shù)、現(xiàn)代教育技術(shù)等，郵箱為bankstom@163.com。

2021年9月25日

編輯：小時