論文の概要: Belief Rule Based Expert System to Identify the Crime Zones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.04570v1
• Date: Sun, 10 May 2020 04:07:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 02:14:58.623983
• Title: Belief Rule Based Expert System to Identify the Crime Zones
• Title（参考訳）: 犯罪地域を識別する信念規則に基づく専門家システム
• Authors: Abhijit Pathak and Abrar Hossain Tasin
• Abstract要約: 本稿では,犯罪帯の特定に焦点をあて,犯罪ホットスポットの頻繁なパターンを生成するために,Belief Rule Baseアルゴリズムをどのように実行したかを明らかにする。 また,本論文では,潜在的な犯罪の予測に専門家システムをどのように利用したかを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper focuses on Crime zone Identification. Then, it clarifies how we conducted the Belief Rule Base algorithm to produce interesting frequent patterns for crime hotspots. The paper also shows how we used an expert system to forecast potential types of crime. In order to further analyze the crime datasets, the paper introduces an analysis study by combining our findings of the Chittagong crime dataset with demographic information to capture factors that could affect neighborhood safety. The results of this solution could be used to raise awareness of the dangerous locations and to help agencies predict future crimes at a specific location in a given time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では犯罪ゾーンの特定に焦点を当てる。 次に,犯罪ホットスポットに対する興味深い頻出パターンを生成するために,信条規則ベースアルゴリズムの実施方法を明確にする。 また,本研究では,潜在的な犯罪の予測に専門家システムを用いた方法について述べる。 本研究は,犯罪データセットのさらなる分析のために,チッタゴン犯罪データセットの調査結果と人口統計情報を組み合わせて,近隣の安全に影響を与える要因を捉えた分析研究を行う。 このソリューションの結果は、危険な場所に対する認識を高め、機関が特定の時間に特定の場所で将来の犯罪を予測するのに役立つ。

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