下一次作案地点预测器——用于预测系列犯罪下一案发地点的自激风险建模
应用统计
2018-12-14 v1 人工智能
摘要
我们的目标是在已识别某系列犯罪中先前作案事件的基础上，预测该犯罪系列中下一起犯罪的地点。我们构建了一个称为下一次作案地点预测器（Next Hit Predictor, NHP）的预测模型，该模型通过精心设计的风险模型来寻找系列犯罪中最可能的下一案发地点。该风险模型遵循自激点过程的范式，由背景犯罪风险以及由该系列中先前作案所激发的触发风险组成。因此，NHP为手头的犯罪系列创建了一张风险图。为训练该风险模型，我们制定了一个考虑地点两两排序的凸学习目标，并使用随机梯度下降来学习最优参数。下一次作案地点预测器融合了先前犯罪地点的时空特征与地理特征。下一次作案地点预测器在美国马萨诸塞州剑桥警察局犯罪分析单元数十年的系列犯罪数据上展示了有前景的结果。
引用
@article{arxiv.1812.05224,
title = {Next Hit Predictor - Self-exciting Risk Modeling for Predicting Next Locations of Serial Crimes},
author = {Yunyi Li and Tong Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.05224},
year = {2018}
}