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首页> 外文会议>Conference on crime modeling and mapping using geospatial technologies >Understanding Spatiotemporal Patterns of Multiple Crime Types with a Geovisual Analytics Approach
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Understanding Spatiotemporal Patterns of Multiple Crime Types with a Geovisual Analytics Approach

机译：了解揭微分析方法的多种犯罪类型的时空模式

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Comprehensive crime data sets have been collected over time, which contain the location and time of different crime types such as aggravated assault or burglary. To understand the patterns and trends in such data, existing mapping and analysis methods often focus on one selected perspective (e.g., temporal trend or spatial distribution). It is a more challenging task to discover and understand complex crime patterns that involve multiple perspectives such as spatio-temporal trends of different crime types. In this Chapter we used a data mining and visual analytics approach to analyze the crime data of Philadelphia, PA, which has all the crimes reported from January 2007 to June 2011. Specifically, the adopted approach is a space-time and multivariate visualization system (VIS-STAMP) and the analysis examines the spatial and temporal patterns across six crime types, including aggravated assault, robbery, burglary, stolen-vehicles, rape and homicide. The geovisual analytic tool provides the capability to visualize multiple dimensions simultaneously and be able to discover interesting information through a variety of combined perspectives.
机译：随着时间的推移，已经收集了综合犯罪数据集，其中包含不同犯罪类型的位置和时间，例如加重袭击或入室盗窃。为了了解这些数据的模式和趋势，现有的映射和​​分析方法通常关注一个选定的透视（例如，时间趋势或空间分布）。它是一个更具挑战性的任务，可以发现和理解复杂的犯罪模式，这些模式涉及多种观点，例如不同犯罪类型的时空趋势。在本章中，我们使用了数据挖掘和视觉分析方法来分析PHI，PA的费城犯罪数据，该犯罪数据来自2007年1月至2011年6月。具体而言，采用的方法是空时和多变量可视化系统（ Vis-in戳）和分析审查了六种犯罪类型的空间和时间模式，包括加重攻击，抢劫，入室盗窃，匍匐茎，强奸和杀人。地理学分析工具提供了可同时可视化多个维度的能力，并能够通过各种组合的角度来发现有趣的信息。

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