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Dynamic road crime risk prediction with urban open data

Frontiers of Computer Science 2022年第1期16卷 113-125页

作者： Binbin ZHOU Longbiao CHEN Fangxun ZHOU Shijian LI Sha ZHAO Gang PAN College of Computer Science Zhejiang UniversityHangzhou310027China Fujian Key Laboratory of Sensing and Computing for Smart Cities School of Information Science and EngineeringXiamen UniversityXiamen361005China

Crime risk prediction is helpful for urban safety and citizens’life ***,existing crime studies focused on coarse-grained prediction,and usually failed to capture the dynamics of urban *** key challenge is data sparsity,since that 1)not all crimes have been recorded,and 2)crimes usually occur with low *** this paper,we propose an effective framework to predict fine-grained and dynamic crime risks in each road using heterogeneous urban ***,to address the issue of unreported crimes,we propose a cross-aggregation soft-impute(CASI)method to deal with possible unreported ***,we use a novel crime risk measurement to capture the crime dynamics from the perspective of influence propagation,taking into consideration of both time-varying and location-varying risk *** on the dynamically calculated crime risks,we design contextual features(i.e.,POI distributions,taxi mobility,demographic features)from various urban data sources,and propose a zero-inflated negative binomial regression(ZINBR)model to predict future crime risks in *** experiments using the real-world data from New York City show that our framework can accurately predict road crime risks,and outperform other baseline methods.

关键词： crime prediction road crime risk urban computing data sparsity zero-inflated negative binomial regression

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