Uncertainty-Aware Crime Prediction With Spatial Temporal Multivariate Graph Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Crime prediction (CP) plays a pivotal role in urban analytics, contributing significantly to personal safety and societal stability. Unlike conventional time series forecasting, CP faces unique difficulties due to the inherent sparsity of crime incidents, particularly within small spatial regions and limited time windows. This sparsity, coupled with the non-Gaussian distribution of crime data—characterized by an excess of zero events and over-dispersion—presents a critical challenge for the signal processing community. In this regard, we propose a novel framework, Spatial-Temporal Multivariate Zero-Inflated Negative Binomial Graph Neural Networks (STMGNN-ZINB), which integrates diffusion and convolutional graph networks to capture spatial, temporal, and multivariate dependencies. By leveraging a Zero-Inflated Negative Binomial distribution, the STMGNN-ZINB effectively models the over-dispersed and zero-heavy nature of crime data, significantly improving both prediction accuracy and confidence interval estimation. Experimental results on real-world datasets demonstrate that our STMGNN-ZINB outperforms state-of-the-art CP methods, offering a robust tool for crime early warning and explicable insights into urban crime dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».