【摘 要】
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近年来,对犯罪预测方法进行了很多研究,这些方法在犯罪预测中存在高度非线性关系、冗余和多个数据集之间的依赖关系等问题。为了提高犯罪预测模型正确率,设计一种多模态信息
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61471169);湖南省哲学社会科学基金项目(16YBA144);2017年湖南省科技计划重点研发项目“互联网+现代农副业生态旅游精准扶贫信息管理系统开发”(2017NK2402);2017年湖南省科技重大专项“湖南省警务大数据应用体系关键技术研究及示范”(2017SK1040)
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近年来,对犯罪预测方法进行了很多研究,这些方法在犯罪预测中存在高度非线性关系、冗余和多个数据集之间的依赖关系等问题。为了提高犯罪预测模型正确率,设计一种多模态信息特征融合的犯罪预测算法。将空间、时间、环境和上下文信息特征融合提高群集聚类正确率,充分利用特征目标函数计算逻辑损失,从而提高全局特征的正确率和局部特征的精确率。实验结果表明,在不同比例数据训练集条件下,该算法比现有方法的正确率和精确率分别提高了约12%和4%。
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