融合历史犯罪数据的疑犯社会活动位置预测

作者：段炼; 党兰学; 胡涛; 朱欣焰; 叶信岳

来源：地球信息科学学报, 2018, 20(07): 929-938.

• 时空预测
• 疑犯位置预测
• 矩阵分解
• 张量分解
• 协同过滤

由于重点跟踪人员(疑犯)的社会活动监控数据可获取性差,难以直接反映疑犯的社会活动时空模式,降低了案情分析和犯罪风险预测的有效性。为此,本文提出了融合犯罪记录的位置预测(Crime Records enhanced Location Prediction,CRe LP)模型,将疑犯犯罪记录信息融入协同过滤算法,预测疑犯在未来对任意位置的访问频度。该方法利用张量(Tensor)表达疑犯在不同时段和位置上的访问频度,基于疑犯的犯罪事件数据构建疑犯时空关联度矩阵,利用该矩阵约束正则化的张量分解(Tensor Decomposition)过程,以解算出张量中的缺失值,进而获得各疑犯的潜在时空分布模式。实验采用包含了241个疑犯、1.9万个位置记录的真实疑犯位置数据集进行了模型测试,结果表明本文方法在均方根误差和top-k最小搜寻距离2个指标上都超过其他Baseline方法32%63%和14%26%,大幅提高了位置时空预测的有效性和健壮性。

• 单位
  北部湾环境演变与资源利用教育部重点实验室; 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室; 河南大学; 南宁师范大学