社区是城市管理的最小单元,是党和政府联系及服务居民群众的“最后一公里”,社区治理现代化是国家治理现代化的重要组成部分,社区治理能力的提高是推进国家治理能力与治理体系现代化的重要基础,并推进实现首都治理体系和治理能力现代化。因此,研究社区治理的理论与实践创新具有重要意义。站在“两个一百年”奋斗目标的历史交汇点上,在新时期、新发展阶段如何进行社区治理、提升社区治理能力并创新社区治理模式,是摆在各级政府管理人员面前的重要课题。为进一步提升北京市社区治理能力,本文通过回顾社区治理数字化发展与转型现状,分析社区治理过程中存在的问题并进行相关研究;通过对数字化社区治理理论及意义进行梳理,提出基于全域数据联动的社区治理理论框架;根据该理论对社区治理全域数据进行联动分析以及情景推演与多目标优化分析,从而构建社区综合治理决策模型;最后以北京社区疫情防控为例对该模型进行适用性验证研究,并提出相应的政策建议。论文的主要研究内容如下。（1）系统梳理我国城市社区治理现状及存在问题通过对我国城市社区治理数字化发展现状进行梳理,发现以北京市为例的数字化社区建设,在多个方面取得了显著成果,但在城市精细化管理方面还有较大提升空间,且现有研究对数据的深入挖掘还略显不足,数字化社区治理运用的大数据技术及相关理论也不够完善。为体现“以人为本”的治理思想,本文从市民诉求角度出发分析北京市社区治理及转型现状,通过对市民诉求中的热点问题及解决方法进行总结与分析,梳理社区治理存在的、市民关注的难点堵点问题,为后文研究提供一定的参照基础。（2）研究并构建基于数据联动的社区治理理论通过数字化手段进行社区治理是我国城市社区治理发展的方向,通过回顾基于数据联动的社区治理相关理论以及数字化社区治理的意义论证实现社区治理数字化的必要性。从市民诉求角度入手,通过对以市民为中心的数字化社区治理实践进行系统回顾与梳理,论述北京市“接诉即办”工作机制对提升社区治理效能的重要作用,为分析市民诉求数据必要性做铺垫。利用全域集理论模型对社区治理进行分析与描述,构建基于全域数据联动的社区治理理论框架,为后续研究提供理论基础。（3）构建面向多场景应用的数字化社区综合治理决策模型从城市数字化社区治理的现状出发,基于社区治理理论与社区治理全域联动大数据,通过实体抽取、属性抽取、关系抽取等关键步骤建立社区治理知识库;构建社区治理事件情景推演模型,梳理社区治理场景,基于扎根理论归纳总结关键情景要素并形成情景库,基于此情景库及知识库分析各情景要素之间的关系进而找到事件演化规律建立情景演化网络分析事件发展的可能方向;以此为基础结合社区治理多目标优化问题建立模型及算法,求得所研究社区治理问题的帕累托最优解;设计BIC评分贝叶斯网络模型,进一步研究多目标场景下的条件属性,决策属性,条件属性与决策属性之间的相互联动关系及其重要性,从而形成一整套的社区综合治理决策模型。（4）以社区疫情防控场景为例进行社区综合决策模型验证。以新冠肺炎疫情防控为例验证模型的适用性。通过收集北京市“接诉即办”的市民诉求数据等建立情景库和事件知识库,构建社区疫情防控主要场景演化网络并分析其演化路径,预判事件演变方向从而及时制定应对方案。在此基础上对北京市社区进行调研,获取真实数据,构建以社区疫情防控效果和社区居民生活便利度为目标的多目标优化模型,再利用基于非支配排序的多目标进化算法进行具体问题求解,根据仿真图形与模型求解结果分析社区疫情防控问题,针对性的提出相关应对策略。最后,利用BIC评分贝叶斯网络模型计算多目标优化模型得出的多个关键因素及目标函数间的概率,通过分析社区疫情防控各个关键因素与治理目标间的联动关系,为不同类型社区制定适合其社区特点的综合治理决策提供相应参考。本文的创新工作包括:（1）利用数据联动及其关键技术提升社区治理能力这一视角展开研究,将全域集理论模型引入到北京市社区治理实践过程中,应用大数据相关技术对社区治理过程中产生的民生数据进行联动分析,构建了构建基于全域数据联动协调机制的社区治理理论框架,主要包括基于全域集理论的社区治理模型及社区治理目标谱系。（2）基于机器学习算法、知识抽取及文本挖掘等方法对北京市数字化社区治理问题领域进行全域数据联动分析,实现基于人工智能算法计算的社区治理相关问题数据结构化研究,构建了社区治理领域的市民诉求知识库。（3）基于情景推演理论对如社区疫情防控等社会及市民关注的热点及复杂场景进行情景仿真推演,应用扎根理论对知识库中的社区治理情景构成要素及演化路径进行分析,构建了社区治理情景演化网络模型。（4）采用递归方法对社区治理关键因素进行筛选,将多目标优化思想与粗糙集理论进行有机结合,引入社区治理问题求解领域,基于粗糙集理论对社区治理多场景条件要素进行属性约简,构建社区治理多目标优化模型;引入帕累托最优解思想,构建多场景联动的多目标函数,设计面向主动治理的社区治理多场景智能优化算法并以疫情防控多目标场景为例进行验证研究,并提出了相应的政策建议,为从而进一步提升社区综合治理水平提供决策支持。本文在北京市社区治理工作机制与体系已日益完善的基础上,引入全域集理论,提出基于全域数据联动的社区治理理论框架;并基于机器学习、知识抽取等大数据技术对社区治理全域数据进行联动分析、构建社区治理领域中的市民诉求知识库;基于市民诉求知识库进行社区治理情景路径的演化从而确定情景关键要素并引入帕累托最优思想构建多场景目标函数、设计社区治理多场景优化算法以期求得社区治理多目标问题的相对最优解;最后以疫情防控场景为例对该算法进行验证,并对计算结果进行分析从而提出相应的政策建议,试图为进一步提升社区综合治理水平提供方法。结果表明本文为社区治理提供的思路、方法与新路径,能有效为城市管理者提供科学、客观的社区治理辅助决策支持,从而提高城市社区治理能力。