ST3DNetCrime: Improved ST-3DNet Model for Crime Prediction at Fine Spatial Temporal Scales
ST3DNetCrime: Improved ST-3DNet Model for Crime Prediction at Fine Spatial Temporal Scales
复制标题
ST3DNetCrime：改进的 ST-3DNet 模型，用于精细时空尺度的犯罪预测
DOI：
10.3390/ijgi11100529
复制
发表时间：
2022-10
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Guojun Li
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Qifen Dong;Yu Li;Ziwan Zheng;Xun Wang;Guojun Li
犯罪预测对于城市的可持续发展和保护公民的生活质量至关重要。然而，在这方面也存在一些挑战。首先，犯罪数据中的时空相关性相对复杂且具有异质性
Crime prediction is crucial for sustainable urban development and protecting citizens’ quality of life. However, there exist some challenges in this regard. First, the spatio-temporal correlations in crime data are relatively complex and are heterogenous
登录
查看更多内容
DOI：
10.1109/icbk.2017.3
发表时间：
2017-08
期刊：
2017 IEEE International Conference on Big Knowledge (ICBK)
影响因子：
--
作者：
Yong Zhuang;Matthew Almeida;Melissa Morabito;W. Ding
通讯作者：
Yong Zhuang;Matthew Almeida;Melissa Morabito;W. Ding
DOI：
--
发表时间：
2014-10
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
S. Chainey
通讯作者：
S. Chainey
DOI：
10.3923/itj.2006.353.357
发表时间：
2006-02
期刊：
Information Technology Journal
影响因子：
--
作者：
Shukuan Lin;Guoren Wang;Shaomin Zhang;Jingyin Li
通讯作者：
Shukuan Lin;Guoren Wang;Shaomin Zhang;Jingyin Li
DOI：
10.3390/ijgi11050294
发表时间：
2022-04
期刊：
ISPRS Int. J. Geo Inf.
影响因子：
--
作者：
Miaomiao Hou;Xiaofeng Hu;Jitao Cai;Xinge Han;Shuaiqi Yuan
通讯作者：
Miaomiao Hou;Xiaofeng Hu;Jitao Cai;Xinge Han;Shuaiqi Yuan
使用时空协同克里金法利用历史犯罪和潜在犯罪者的活动数据进行犯罪预测
影响因子：
3.4
作者：
Yu Hongjie;Liu Lin;Yang Bo;Lan Minxuan
通讯作者：
Lan Minxuan