The Innovation | 跨城市治理框架：政策意识不可或缺

本文探讨了传统的跨城市学习方法主要基于数据驱动，忽略了政策环境和社会文化等因素，导致治理策略在异地实施时效果不佳。为了解决这一问题，作者提出了一个政策意识跨城市学习框架，将政策环境等定性因素量化融入机器学习算法中。该框架通过四阶段设计（数据获取与预处理、特征对齐、模型优化与泛化、部署与持续学习），实现了从纯数据驱动向政策敏感的重要转变。研究旨在通过政策知识嵌入生成更具实践意义的策略建议，促进城市间的经验分享和协同治理，推动可持续城市发展。