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《疑犯追踪》现实版:人工智能使用媒体数据预测犯罪

管理员 未知 2018-12-21 22:08 0条评论
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在一项发表在《EPJ数据科学杂志》上的研究中,RMIT的研究团队展示了来自Foursquare应用用户的位置和活动数据加上推荐算法,可以如何使我们比以前更准确地预测犯罪。

Foursquare用户在不同地方“打卡”时,会分享他们的位置和活动。这项研究使用了布里斯班用户超过2万次的打卡记录和纽约市用户近23万次的打卡记录。

RMIT计算机科学家弗洛拉·萨利姆博士说,这种关于城市周围人们活动的动态实时数据对于了解一个地区不同情况的可能性非常有价值。

为了填补这些基于位置的数据中的许多空白,研究人员还开发了推荐算法,类似于Spotify上用来推荐相关歌曲的算法。

“显然,这座城市的大多数人并不总是在使用这款应用,而那些犯罪的人很明显也不会在这款应用上发帖说他要去犯罪,”她说,“因此,我们使用推荐系统来填补数据的空白,并预测任何给定场景中的其他活动。”

在这两个城市的测试中,该系统比现有的基于犯罪趋势的犯罪预测模型更好地预测了城市特定地区的特定类型的犯罪。

在布里斯班,该系统被发现在预测攻击方面比目前的模型更准确16%,在预测非法入侵方面更准确6%,在毒品犯罪和盗窃方面更准确4%,在预测欺诈方面更准确2%。

在纽约市,它将盗窃和毒品犯罪、欺诈和非法入境的预测准确率提高了4%,而攻击的预测准确率提高了2%。

萨利姆说,考虑到研究中使用的数据集存在稀疏性,这些结果意义非同一般。

她说:“基于这些积极的结果,这项技术可以让警察在有限的资源下设计出更有效的巡逻策略,把警察派往更有可能发生犯罪的地方。”

该系统还可以很容易地扩大规模,以处理几乎所有收集位置数据的社交媒体平台、应用程序或移动网络上更大的样本。