論文の概要: Network-Based Transfer Learning Helps Improve Short-Term Crime Prediction Accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06645v2
• Date: Thu, 13 Jun 2024 18:02:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 18:03:47.152222
• Title: Network-Based Transfer Learning Helps Improve Short-Term Crime Prediction Accuracy
• Title（参考訳）: ネットワークによる転送学習による犯罪予測の短期的精度向上
• Authors: Jiahui Wu, Vanessa Frias-Martinez,
• Abstract要約: 本稿では,短期犯罪予測モデルのための新しいトランスファー学習フレームワークを提案する。 提案手法は,移動データ不足のある対象都市を対象としたF1スコアを改善する。 また、F1スコアの改善は、米国の様々な種類の犯罪や多様な都市に広く浸透していることも示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1062397685574308
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning architectures enhanced with human mobility data have been shown to improve the accuracy of short-term crime prediction models trained with historical crime data. However, human mobility data may be scarce in some regions, negatively impacting the correct training of these models. To address this issue, we propose a novel transfer learning framework for short-term crime prediction models, whereby weights from the deep learning crime prediction models trained in source regions with plenty of mobility data are transferred to target regions to fine-tune their local crime prediction models and improve crime prediction accuracy. Our results show that the proposed transfer learning framework improves the F1 scores for target cities with mobility data scarcity, especially when the number of months of available mobility data is small. We also show that the F1 score improvements are pervasive across different types of crimes and diverse cities in the US.
• Abstract（参考訳）: 人間の移動データで強化されたディープラーニングアーキテクチャは、過去の犯罪データで訓練された短期犯罪予測モデルの精度を向上させることが示されている。 しかしながら、一部の地域では人間の移動データが不足しており、これらのモデルの正しいトレーニングに悪影響を及ぼす可能性がある。 そこで本研究では,短時間の犯罪予測モデルのための新たな伝達学習フレームワークを提案する。これにより,移動データの多いソース領域で訓練された深層学習犯罪予測モデルからの重みを対象領域に伝達し,その局所犯罪予測モデルを微調整し,犯罪予測精度を向上させる。 以上の結果から,移動データが少ない都市において,移動データが少ない都市において,移動データ数が少ない場合にF1スコアが向上することが示唆された。 また、F1スコアの改善は、米国の様々な種類の犯罪や多様な都市に広く浸透していることも示している。

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