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Asifullah Khan

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  1. RESEARCH · CL_10109 ·

    深度图网络将犯罪热点预测准确率提高至78%

    研究人员开发了一个新的框架，使用深度图卷积网络（GCNs）来预测犯罪热点。该方法将犯罪数据建模为图，其中网格单元是节点，邻近性定义边，使其能够捕捉传统方法忽略的复杂空间依赖性。该多层GCN模型在芝加哥犯罪数据集上进行训练，实现了78%的分类准确率，并生成了可解释的热力图，证明了其在预测性警务方面的有效性。