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J-GLOBAL ID：202202219772751388   整理番号：22A0446358

犯罪予測のための条件付き生成敵対ネットワークモデルの解釈【JST・京大機械翻訳】

Interpreting a Conditional Generative Adversarial Network Model for Crime Prediction

著者 (6件)： Dulce Mateo (Quantil, Bogota, Colombia) ,  Gomez Oscar (Quantil, Bogota, Colombia) ,  Moreno Juan Sebastian (Quantil, Bogota, Colombia) ,  Urcuqui Christian (Quantil, Bogota, Colombia) ,  Villegas Alvaro J. Riascos (Quantil, Bogota, Colombia) ,  Villegas Alvaro J. Riascos (Universidad de los Andes, Bogota, Colombia)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12702  ページ： 281-290  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 危機予測モデルは,犯罪発生を防止するために意図された希少資源の配分における政策決定者と法律施行機関の支援を追求する。本論文では,コロンビアのBogotaにおける犯罪(ロバスト)予測のための新しい条件付きGANアーキテクチャのための拡張と2つの解釈法を提案した。ホットスポット曲線によってカバーされたHit Rate-Perentage Areaの面積に関するモデルの性能は,holidの条件付けによって拡張されたとき,0.86から0.88AUCに増加した。提案した解釈可能な方法は,SHAP値の使用を通して,他の領域における発生の尤度に及ぼす領域で生じる犯罪の影響の研究を助けることができる。これらの解釈は,政策決定者と法律実施機関にとって,介入のデザインと,変位の可能性のある地域を推論する将来の犯罪の防止に,非常に有用であると証明できる。[結果]プロジェクト「Diseno y Analycion de Modelos de de the the the Sistema General de Regalias(BPIN 2016000表現された意見は,著者のそれらのみである。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  コロンビア共和国 ,  *犯罪 ,  ホットスポット ,  計算機アーキテクチャ ,  ロバスト性 ,  予測モデル
準シソーラス用語： 政策決定 ,  *ネットワークモデル ,  尤度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 生成敵対ネットワーク ,  解釈可能性 ,  犯罪予測

分類 (1件)： 法医学  (GA03000B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 犯罪 ,  予測 ,  敵対 ,  ネットワークモデル