犯罪予測手法の論文が出ました。

新手法を開発し、それが論文化されました。空間情報から犯罪を予測し、素晴らしい精度向上を得ました。

Scalable Model Selection for Spatial Additive Mixed Modeling: Application to Crime Analysis

Daisuke Murakami, Mami Kajita, and Seiji Kajita

ISPRS Int. J. Geo-Inf. 2020, 9(10), 577;

下の図は東京の犯罪データから精度計測した結果です。本手法(SPLM)はよく使われる従来法(KDE)に比べて50%ほど精度向上しています。

前に出した弊社のDDGF法は主に時間情報を使いますので、これで時空間がさらにパワーアップしました。犯罪を減らすため、crime nabiは進化を続けます。