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通过数据挖掘了解卡尔加里的公共安全趋势
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
这篇文章总结了关于犯罪预测的研究，使用了不同的数据集和机器学习算法，通过分析统计数据和人口统计数据，预测了犯罪活动的模式和趋势。这些研究为城市管理者提供了有价值的信息，可以帮助他们制定更有效的社区安全策略。
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关键要点
- 利用开放数据集分析卡尔加里的社区犯罪、混乱和交通事故模式。
- 犯罪率与人口密度等因素密切相关，宠物登记影响较小。
- 研究使用时空犯罪热点进行犯罪预测，结合人口统计数据分析。
- 通过大规模人类流动数据构建犯罪预测模型，提高预测准确性。
- 新型犯罪数据集包含孟加拉国6574起犯罪事件的多维数据。
- 使用监督学习技术和随机森林算法提高犯罪活动预测的准确性。
- 手机数据和人口统计数据结合的犯罪预测模型在伦敦表现良好。
- 研究比较不同算法在预测特定犯罪类型的效果，XGBoost表现最佳。
- 利用在线新闻网站进行犯罪数据爬取和未来犯罪发生率预测。
- 随机森林回归器研究城市指标对犯罪的影响，发现失业率和文盲率重要。
- 针对埃德蒙顿市的紧急事件建立预测模型，分析社会经济与人口数据的关联。
- 通过出租车数据分析芝加哥的人类移动模式，提出公共交通开发建议。
