Brottsligheten är ett av de viktigaste sociala problemen i landet, som påverkar den allmänna säkerheten, barns utveckling och vuxens socioekonomiska status. Att förstå vilka faktorer som orsakar högre brottslighet är avgörande för beslutsfattarna i deras ansträngningar att minska brottsligheten och öka medborgarnas livskvalitet. Vi tar itu med ett grundläggande problem i vårt dokument: brottsfrekvensen i grannskapet. Traditionella metoder har använt demografi och geografisk påverkan för att uppskatta brottsligheten i en region. Med den snabba utvecklingen av positioneringsteknik och förekomsten av mobila enheter har en stor mängd moderna urbana data samlats in och sådana stora data kan ge nya perspektiv för att förstå brottslighet. I den här tidningen använde vi storskaliga Point-Of-Interest data och taxiflödesdata i Chicago, IL i USA. Vi observerade betydligt bättre resultat i kriminalitet inference jämfört med att använda traditionella egenskaper. En sådan förbättring är konsekvent under flera år. Vi visar också att dessa nya egenskaper är betydande i analysen av särdragets betydelse.
I REF studerar författarna kriminalitet inference problem med hjälp av Point-Of-Interest data och taxi flödesdata.
Crime Rate Inference with Big Data
{'venue': "KDD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}