Under de senaste åren har olika undersökningar gjorts om förutsägelser om brott. Denna prediktiva förmåga är avsedd att bidra till brottsförebyggande genom att underlätta ett effektivt genomförande av polispatruller. Tidigare studier har använt data från flera områden såsom demografi, ekonomi och utbildning. Deras förutsägelsemodeller behandlar data från olika domäner på samma sätt. Dessa metoder har problem med förutsägelser om brottsutfall, såsom svårigheter att upptäcka mycket icke-linjära relationer, uppsägningar och beroenden mellan flera datauppsättningar. För att förbättra modellerna för brottsförutsägelser tar vi hänsyn till miljökontextinformation, såsom trasig fönsterteori och brottsförebyggande genom miljödesign. I detta dokument föreslår vi en metod för datafusion på funktionsnivå med miljökontext baserad på ett djupt neuralt nätverk (DNN). Vårt dataset består av uppgifter som samlats in från olika online-databaser för brottsstatistik, demografiska och meteorologiska data och bilder i Chicago, Illinois. Innan vi genererar utbildningsdata väljer vi brottsrelaterade data genom att göra statistiska analyser. Slutligen utbildar vi vår DNN, som består av följande fyra typer av lager: rumsliga, temporala, miljökontext och gemensamma representationslager. Tillsammans med viktiga data från olika domäner, vår fusion DNN är en produkt av en effektiv beslutsprocess som statistiskt analyserar data redundans. Experimentella resultat visar att vår DNN-modell är mer exakt när det gäller att förutsäga brottsförekomst än andra förutsägelsemodeller.
Kang m.fl. I REF föreslogs ett djupt neuralt nätverk för brottsförutsägelse genom sammanslagning av multimodala data från olika områden.
Prediction of crime occurrence from multi-modal data using deep learning
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}