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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