論文の概要: A Rule Search Framework for the Early Identification of Chronic
Emergency Homeless Shelter Clients
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09883v1
- Date: Thu, 19 May 2022 22:09:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-24 09:14:55.100762
- Title: A Rule Search Framework for the Early Identification of Chronic
Emergency Homeless Shelter Clients
- Title(参考訳): 慢性緊急時在宅シェルタークライアントの早期同定のためのルール検索フレームワーク
- Authors: Caleb John and Geoffrey G. Messier
- Abstract要約: 本稿では,長期ないし慢性的なシェルターユーザになるリスクのある緊急避難所クライアントの早期識別にルールサーチ手法を用いる。
北米の主要シェルターのデータセットに4万以上の個人との12年間のサービスインタラクションが含まれており、非順序探索アルゴリズムのための最適化されたプルーニングは、直感的で効果的なルールを開発するために使用される。
以上の結果から,慢性的なシェルター使用リスクのあるクライアントの識別に要する時間は297日から162日と低下した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.40611352512781856
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper uses rule search techniques for the early identification of
emergency homeless shelter clients who are at risk of becoming long term or
chronic shelter users. Using a data set from a major North American shelter
containing 12 years of service interactions with over 40,000 individuals, the
optimized pruning for unordered search (OPUS) algorithm is used to develop
rules that are both intuitive and effective. The rules are evaluated within a
framework compatible with the real-time delivery of a housing program meant to
transition high risk clients to supportive housing. Results demonstrate that
the median time to identification of clients at risk of chronic shelter use
drops from 297 days to 162 days when the methods in this paper are applied.
- Abstract(参考訳): 本稿では,長期ないし慢性的なシェルターユーザになるリスクのある緊急避難所クライアントの早期識別にルールサーチ手法を用いる。
4万人以上の個人との12年間のサービスインタラクションを含む、北米の主要シェルターのデータセットを使用して、unordered search(opus)アルゴリズムを最適化したpruningは、直感的かつ効果的なルールを開発するために使用される。
ルールは、リスクの高いクライアントを支援的な住宅に移行するための住宅プログラムのリアルタイム配信と互換性のあるフレームワーク内で評価される。
その結果, 本研究の手法を適用した場合, 慢性シェルター使用リスクのクライアント識別の中央値が297日から162日に低下することが認められた。
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