論文の概要: Spatial-Temporal Sequential Hypergraph Network for Crime Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.02435v1
- Date: Fri, 7 Jan 2022 12:46:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-10 14:03:15.145885
- Title: Spatial-Temporal Sequential Hypergraph Network for Crime Prediction
- Title(参考訳): 犯罪予測のための時空間時系列ハイパーグラフネットワーク
- Authors: Lianghao Xia, Chao Huang, Yong Xu, Peng Dai, Liefeng Bo, Xiyue Zhang,
Tianyi Chen
- Abstract要約: 本稿では,複合犯罪の時空間パターンを包括的に符号化する時空間逐次ハイパーグラフネットワーク(ST-SHN)を提案する。
特に、長距離及びグローバルなコンテキスト下での時空間力学を扱うために、グラフ構造化されたメッセージパッシングアーキテクチャを設計する。
提案するST-SHNフレームワークは予測性能を大幅に向上させることができることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 56.41899180029119
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Crime prediction is crucial for public safety and resource optimization, yet
is very challenging due to two aspects: i) the dynamics of criminal patterns
across time and space, crime events are distributed unevenly on both spatial
and temporal domains; ii) time-evolving dependencies between different types of
crimes (e.g., Theft, Robbery, Assault, Damage) which reveal fine-grained
semantics of crimes. To tackle these challenges, we propose Spatial-Temporal
Sequential Hypergraph Network (ST-SHN) to collectively encode complex crime
spatial-temporal patterns as well as the underlying category-wise crime
semantic relationships. In specific, to handle spatial-temporal dynamics under
the long-range and global context, we design a graph-structured message passing
architecture with the integration of the hypergraph learning paradigm. To
capture category-wise crime heterogeneous relations in a dynamic environment,
we introduce a multi-channel routing mechanism to learn the time-evolving
structural dependency across crime types. We conduct extensive experiments on
two real-world datasets, showing that our proposed ST-SHN framework can
significantly improve the prediction performance as compared to various
state-of-the-art baselines. The source code is available at:
https://github.com/akaxlh/ST-SHN.
- Abstract(参考訳): 犯罪予測は公共の安全と資源最適化に不可欠だが、2つの側面から非常に難しい。
一 時空間にまたがる犯罪パターンのダイナミクス、犯罪事件は、空間的及び時間的領域の双方において不均等に分布する。
二 犯罪の微妙な意味を明らかにした異なる種類の犯罪(盗難、強盗、暴行、損害等)の間の時間的発展的依存関係
これらの課題に対処するために、複雑な犯罪の時空間パターンを包括的に符号化する空間時間系列ハイパーグラフネットワーク(ST-SHN)を提案する。
具体的には、長距離及びグローバルな文脈下での時空間力学を扱うために、ハイパーグラフ学習パラダイムを統合したグラフ構造化メッセージパッシングアーキテクチャを設計する。
動的環境における犯罪のカテゴリー別不均一関係を捉えるために,犯罪タイプ間の時間発展構造依存性を学習するマルチチャネルルーティング機構を導入する。
提案するST-SHNフレームワークは,様々な最先端ベースラインと比較して,予測性能を著しく向上させることができることを示す。
ソースコードはhttps://github.com/akaxlh/st-shn。
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