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J-GLOBAL ID：201802251165497730   整理番号：18A1930419

時空間的意味論に基づくSUSPECT位置の予測【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Suspect Location Based on Spatiotemporal Semantics

著者 (8件)： Duan Lian (School of Geographical Sciences and Planning, Guangxi Teachers Education University, Nanning 530001, China) ,  Duan Lian (Education Ministry Key Laboratory of Environment Evolution and Resources Utilization in Beibu Bay, Guangxi Teachers Education University, Nanning 530001, China) ,  Ye Xinyue (Department of Geography and Computational Social Science Lab, Kent State University, Kent, OH 44240, USA) ,  Hu Tao (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Hu Tao (Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Hu Tao (School of Library and Information Science, Kent State University, Kent, OH 44240, USA) ,  Zhu Xinyan (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Zhu Xinyan (Collaborative Innovation Center of Geospatial Technology, Wuhan University, Wuhan 430079, China)
資料名： ISPRS International Journal of Geo-Information (Web)  (ISPRS International Journal of Geo-Information (Web))
巻： 6  号： 7  ページ： 185  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7212A  ISSN： 2220-9964  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 疑われる位置の予測は犯罪調査のための積極的な経験を可能にし,犯罪予防のための不可欠な知能を提供する。しかし,既存の研究は,疑わしい複雑な社会的位置遷移パターンを捉えることができず,データスパース性の問題に対処する能力を欠いている。本論文は,予測性能を強化するために,空間時間的意味論に基づくCMOB(Crime多次Bayesモデル)と呼ばれる新しい位置予測モデルを提案した。特に,モデルグループは,1つのターゲットとして類似の時空意味論を疑う。次に,それらの移動度データを適用して,KDE(カーネル密度推定)平滑化法に基づいて,観測されていない位置のMarkov遷移確率を推定した。最後に,Markov遷移行列の多次特性から導いた全遷移確率をBayesianベースの式に統合することにより,個々の疑に対する多段階位置予測を実現することができる。武漢市における2012年1月から6月にかけて,210の疑いとそれらの18754の位置記録をカバーする移動度データセットによる実験は,提案したCMOBモデルがデータスパース性の文脈において位置予測を疑うために最先端のアルゴリズムより著しく優れていることを示した。Copyright 2018 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 移動度 ,  防犯 ,  平滑化 ,  遷移確率 ,  *予測 ,  *意味論 ,  アルゴリズム ,  犯罪
準シソーラス用語： 最先端 ,  遷移行列 ,  カーネル推定 ,  位置予測 ,  Bayes法 ,  スパース性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： SUSPECT位置予測 ,  時空間予測 ,  地理的プロファイリング ,  時空間意味論 ,  Bayesモデル ,  犯罪分析

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  情報加工一般  (AC05010A)

引用文献 (60件)：

• Sun, N. Design and implementation of multi-source data track analysis system based on PGIS. Sci. Surv. Mapp. 2013, 38, 51-53.
• Office of the Privacy Commissioner of Canada. Available online: https://www.priv.gc.ca/en/ (accessed on 10 March 2016).
• Shiode, S.; Shiode, N.; Block, R.; Block, C.R. Space-time characteristics of micro-scale crime occurrences: An application of a network-based space-time search window technique for crime incidents in Chicago. Int. J. Geogr. Inf. Sci. 2015, 29, 697-719.
• Hammond, L. Geographical profiling in a novel context: prioritizing the search for New Zealand sex offenders. Psychol. Crime Law 2014, 20, 358-371.
• Chen, N.C.; Shi, W.; Song, D.W. Prediction of series criminals: An Approach based on modeling. In Proceedings of the 2010 International Conference on Computational and Information Sciences, Chengdu, China, 17-19 December 2010; pp. 72-75.

タイトルに関連する用語 (3件)： 時空間 ,  意味論 ,  予測