利用空间特征预测犯罪
人工智能
2020-06-16 v1 计算机与社会
摘要
我们的研究旨在利用不同犯罪类别的地理空间特征构建犯罪预测的机器学习模型。应用逆地理编码技术检索开放街道地图（OSM）空间数据。本研究还提出从通过层次密度噪声空间聚类应用（HDBSCAN）发现的犯罪热点区域中提取热点。然后基于各类犯罪不同热点的位置计算空间距离特征，并将该值用作分类器的特征。我们在加拿大皇家骑警哈利法克斯（新斯科舍省）的犯罪数据上测试了这些工程特征。我们观察到使用新生成的空间特征在犯罪预测上性能显著提升。
引用
@article{arxiv.1803.04474,
title = {Predicting Crime Using Spatial Features},
author = {Fateha Khanam Bappee and Amilcar Soares Junior and Stan Matwin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.04474},
year = {2020}
}
备注
Paper accepted to 31st Canadian Conference in Artificial Intelligence, 2018