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J-GLOBAL ID：202102214630090947   整理番号：21A0580064

犯罪予測のためのWebニュースアーカイブの時空間解析【JST・京大機械翻訳】

Spatiotemporal Analysis of Web News Archives for Crime Prediction

著者 (6件)： Umair Areeba (Department of Computer, National University of Computer and Emerging Sciences, Islamabad, CFD Campus, Chiniot, Punjab 35400, Pakistan) ,  Sarfraz Muhammad Shahzad (Department of Computer, National University of Computer and Emerging Sciences, Islamabad, CFD Campus, Chiniot, Punjab 35400, Pakistan) ,  Ahmad Muhammad (Department of Computer, National University of Computer and Emerging Sciences, Islamabad, CFD Campus, Chiniot, Punjab 35400, Pakistan) ,  Habib Usman (Department of Computer, National University of Computer and Emerging Sciences, Islamabad, CFD Campus, Chiniot, Punjab 35400, Pakistan) ,  Ullah Muhammad Habib (Department of Electrical Engineering and Information Technology, University of Naples Federico II, 80125 Naples, Italy) ,  Mazzara Manuel (Institute of Software Development and Engineering, Innopolis University, 420500 Innopolis, Russia)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 22  ページ： 8220  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  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： 今日の世界で,セキュリティは,より高い優先度を与える最も顕著な側面である。ディジタルデバイスの急速な成長および使用にもかかわらず,開発途上国における犯罪の法的測定は,まだ困難である。本研究では,以前の8年間のニュースアーカイブからの非構造犯罪データ(900記録)を抽出し,犯罪ネットワークの挙動を予測し,自然言語処理(NLP)を用いて有用な情報に変換した。パキスタンにおける犯罪の次の移動を推定するために,ホットスポットベースの空間解析を行った。その後,この情報を可能な同定と予測のために2つの異なる分類器に供給した。ランダムフォレストアルゴリズムを用いて,K最近傍(KNN)と62%を用いて92%の最大精度を達成した。犯罪に関して,結果は,最も流行する犯罪事象が roであるであることを示した。したがって,デジタル情報アーカイブ,空間分析,および機械学習技術の利用は,金融資源不足の国にとって, crimeradicを根絶する際の, peaしい持続可能な社会を扱う新しい方法を開くことができる。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  ネットワーク ,  金融 ,  自然言語処理 ,  *犯罪 ,  発展途上国 ,  情報管理 ,  ホットスポット ,  *ニュース ,  セキュリティ ,  *Web【情報システム】 ,  優先度
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  ディジタルデータ ,  機械学習技術 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 犯罪予測 ,  空間解析 ,  持続可能な電子政府 ,  持続可能な情報管理

分類 (4件)： 都市問題,都市防災  (RD01030O) ,  計算機網  (JC03000K) ,  自然語処理  (JE06000L) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

引用文献 (47件)：

• Toppireddy, H.K.R.; Saini, B.; Mahajan, G. Crime Prediction & Monitoring Framework Based on Spatial Analysis. Procedia Comput. Sci. 2018, 132, 696-705.
• Matijosaitiene, I.; Zhao, P.; Jaume, S.; Gilkey, J.W. Prediction of hourly effect of land use on crime. ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2019, 8, 16.
• Ristea, A.; Al Boni, M.; Resch, B.; Gerber, M.S.; Leitner, M. Spatial crime distribution and prediction for sporting events using social media. Int. J. Geogr. Inf. Sci. 2020, 34, 1708-1739.
• Agarwal, J.; Nagpal, R.; Sehgal, R. Crime Analysis using K-Means Clustering. Int. J. Comput. Appl. 2013, 83, 1-4.
• Sun, C.C.; Yao, C.L.; Li, X.; Lee, K. Detecting crime types using classification algorithms. J. Digit. Inf. Manag. 2014, 12, 321-327.

タイトルに関連する用語 (6件)： 犯罪 ,  予測 ,  Web ,  ニュース ,  アーカイブ ,  時空間解析