Daha çox

Etiketlərin ölçüsünün avtomatik olaraq çoxbucaqlılara sığması üçün azaldılması


Etiketləri poliqonlara sığması üçün avtomatik olaraq kiçikləşdirmək istəyirəm. Ən böyük şrift ölçüsü 12-dir və çoxbucaqlıların hüdudları ilə məhdudlaşmaq üçün şrift ölçüsünü azaltmaq istəyirəm.

Çoxbucaqlı sahə sahəsini istifadə edərək sahə kalkulyatorundan istifadə edərək vaxt aparan bir seçim var. Şrift ölçüsünü avtomatik olaraq azaltmaq üçün bir plagin və ya bənzəri istifadə etməyin başqa bir yolu varmı?


  • Şrift ölçüsünü baldan daha çox metrdə dəyişə bilərsiniz, beləliklə xəritə ilə ölçüsünü artıracaqsınız. Layer Styling-də, Points yerinə Scale at Meters seçin.

  • Bir ifadədən istifadə edərək nöqtələrdəki ölçüsü (və ya metr) çoxbucaqlı ərazinin funksiyası edə bilərsiniz.

    Aşağıdakı çoxbucaqlar xaricdən 10000 kvadrat km, xəritənin ortasında daha kiçikdir. Ölçünün ifadəsi (miqyasda metr) sadə idi:

    $ sahəsi / 200000

    Daha mürəkkəb bir formul faydalı ola bilər.

Yaxınlaşdırılıb, xəritə ilə ölçülür:

Şrift ölçüsünü çoxbucaqlının ərazisinə söykənə bilərsiniz.


Bunu əvvəlcədən sınadığınızdan əmin deyilsiniz, ancaq redaktə edə bilərsiniz yerləşdirmə etiketləriniz:

Layer xüsusiyyətləri > Etiketlər > Yerləşdirmə

Seçin Centroid-dən ofset və seçin bütün poliqon və mərkəzi kvadrant.

Siz də redaktə etməsəniz Miqyaslı görünürlük içində Bölmə göstərilməsi (Layer xüsusiyyətləri > Etiketlər > Göstərir), etiketləri böyüdükdə və ya kiçiltdikdə daim eyni ölçüdə görünəcək ki, bu da poliqonun perimetrlərini aşması ilə nəticələnə bilər.


Son dərəcə məhdud yer üçün bir şrifti necə seçirsiniz, yəni ən kiçik məkanda ən çox OXUNAN mətnə ​​sığacaq?

İstifadəçilər üçün hesabatlar və panellər yaratarkən tez-tez çox məhdud yerim olur. Ümumiyyətlə Arial və ya Arial Narrow istifadə edirəm, lakin UI mənim təcrübə sahəm deyil, buna görə də bilmək istəyirəm ki, ən kiçik oxunan mətni yerləşdirmək üçün optimal şrifti necə müəyyənləşdirirsiniz?

Budur bir nümunə: Bunun sadəcə bir nümunə olduğunu unutmayın, çünki yerin məhdud olduğu bir neçə dəfə var, məsələn bir hesabata bir milyon sütun sıxmaq lazım olduqda və s.


Etiketlərin ölçüsünün poliqonlara sığması üçün avtomatik olaraq azaldılması - Coğrafi İnformasiya Sistemləri

Dünya miqyasında (onlayn), 26 sentyabr 2020

Online Moda perakendecileri son on ildə populyarlıqlarını əhəmiyyətli dərəcədə artırdılar və müştərilərin bir çox mağazanı ziyarət etməsinə və ya ödəmə üçün uzun növbələrdə dayanmasına ehtiyac olmadan yüz minlərlə məhsulu araşdırmasını mümkün etdi. Bununla birlikdə, müştərilər hələ də mövcud onlayn alış-veriş həlləri ilə bir neçə maneə ilə üzləşirlər. Məsələn, müştərilər tez-tez çeşid və markaların geniş seçimindən dolğun hiss edirlər. Əlavə olaraq, müştərilərin qərar qəbul etmə müddətində təmin etmək üçün lazım olan üslub seçimlərini və ya ölçü və uyğun ehtiyaclarını təmin edə biləcək təsirli təkliflər hələ də çatışmır. Üstəlik, son illərdə İnstagram kimi platformalar sayəsində modada sosial alış-veriş ortaya çıxdı və modanı kökündən yeni yollarla araşdırmağa imkan verən çox maraqlı bir fürsət verdi. Bu cür son inkişaflar Tövsiyə edən Sistemlər və Maşın Öyrənmə tədqiqat cəmiyyətləri üçün həyəcan verici çətinliklər yaradır.

Bu seminar, yuxarıdakı sahələrdə açıq problemləri müzakirə etmək üçün moda, tövsiyələr və maşın öyrənmə sahələrində tədqiqatçılar və praktikantları bir araya gətirməyi hədəfləyir. Bu, fənlərarası problemlərin səbəb olduğu bütün problemlərlə həll olunmasını əhatə edir. Bu seminar çərçivəsində moda və e-ticarət sənayesi mütəxəssisləri və tövsiyə edən sistem alimləri arasında söhbətə başlamağı və bu dərin problemlərin həlli üçün lazım olan bu icmalar arasında iş birliyi üçün yeni bir yer yaratmağı hədəfləyirik. İnkişaf etməkdə olan bir sahədə fikir və təcrübə mübadiləsi etmək üçün zəngin imkanlar təmin etmək üçün qurulmuş və yeni fikirlər, habelə yeni interaktiv iştirak formatları barədə sənəd təqdimatları qəbul edəcəyik.

Əsas məruzəçi, Ralf Herbrich, Zalando'da Məlumat Elmləri və Maşın Öyrənmə Baş Sədr müavini

Ralf Herbrich, Zalando'nun moda zəkası üçün başlanğıc nöqtəsi olması üçün məlumat elmini, maşın öyrənməyi və iqtisadiyyatı əhatə edən süni zəka (AI) sahəsində araşdırmalar aparan müxtəlif bölmə və təşəbbüslərə rəhbərlik edir. Ralfın komandaları, elmi görmə, təbii dil emalı, məlumat elmi və iqtisadiyyat daxil olmaqla bir çox qurulmuş elmi sahələrdə elmi tətbiq edir və inkişaf etdirir. Ralf, Zalando SE-yə 2020-ci ilin yanvarında SVP Data Science və Machine Learning olaraq qatıldı.
Tədqiqat maraqları arasında Bayesian nəticə və qərar qəbuletmə, təbii dil işlənməsi, kompüter görmə, öyrənmə nəzəriyyəsi, robot texnikası, paylanmış sistemlər və proqramlaşdırma dilləri var. Ralf, Forza Motorsport seriyasındakı Drivatars ™ sisteminin və Xbox Live-da TrueSkill ™ sıralaması və çöpçatanlıq sisteminin ixtiraçılarından biridir.

Əsas məruzəçi, James Averlee, Texas A&M Universitetinin professoru

James Caverlee, professor və Lynn '84 və Bill Crane '83 Texas A&M Universitetinin Kompüter Elmləri və Mühəndisliyi Bölməsində Müəllimdir. Araşdırması tövsiyə edən sistemlərdən, sosial mediadan, məlumat axtarışından, məlumatların çıxarılmasından və inkişaf etməkdə olan şəbəkə informasiya sistemlərindən mövzuları hədəf alır. Onun qrupu NSF, DARPA, AFOSR, Amazon, Google və digərləri tərəfindən dəstəklənmişdir. Caverlee, IEEE Əməliyyatlar üzrə Bilik və Məlumat Mühəndisliyi (TKDE), IEEE Ağıllı Sistemlər və Sosial Şəbəkə Analizi və Mədənçiliyi (SNAM) üçün redaktor vəzifəsini icra edir. 13-cü ACM Beynəlxalq Veb Axtarışı və Məlumat Mədənçiliyi Konfransının (WSDM 2020) ümumi həmsədri idi və KDD, SIGIR, SDM, WSDM, ICWSM və CIKM kimi yerlərin baş proqram komitəsinin üzvü olmuşdur.

Təqdimatlar üçün təklif olunan mövzular (lakin bunlarla məhdudlaşmır):

  • Modada kompüter görmə (şəkil təsnifatı, semantik seqmentasiya, obyekt aşkarlanması.)
  • Moda üçün tövsiyə sistemlərində dərindən öyrənmə.
  • Moda üslubunu öyrənmək və tətbiq etmək (fərdiləşdirilmiş stil, gizli və açıq üstünlüklər, büdcə, sosial davranış və s.)
  • Mədənçıxarma müştəriləri ilə ölçülü və uyğun tövsiyələr gizli və açıq ölçü və uyğun seçimlər.
  • Modelləşdirmə məqalələri və markalar ölçüsü və uyğunluğu.
  • Moda və pərakəndə ticarətdə ontologiyaların və məqalə metaməlumatlarının istifadəsi (NLP, sosial madencilik, axtarış.)
  • Həm maddələr, həm də moda tövsiyəsindəki istifadəçilər üçün soyuq başlanğıc problemini həll etmək.
  • Çox domenli moda tövsiyə sistemlərində məlumat ötürülməsi.
  • Müştərilərin tarixi və onlayn davranışları ilə bağlı hibrid tövsiyələr.
  • Çox və ya Domenlərarası tövsiyələr (sosial media və onlayn mağazalar)
  • Müştərinin seçimlərini izləmək üçün məxfiliyi qoruyan üsullar.
  • Sosial və psixoloji amillər və istifadəçilərin moda seçimlərinə təsirlərin (məsələn İnstagram, təsir edənlər və s.) Anlaşma

Çalıştayda təqdim olunan tədqiqat işlərinin təkrarlanabilirliyini təşviq etmək üçün fashionXrecsys veb saytında açıq məlumatların siyahısını hazırladıq. Təsvir edilmiş açıq məlumat dəstlərindən ən azı birində qiymətləndirilən bütün təqdimatlar, sponsorlarımız tərəfindən veriləcək ən yaxşı məqalə, ən yaxşı tələbə işi və ən yaxşı demo mükafatları üçün qiymətləndiriləcəkdir.

Rəhbərlik

İlk dəfə sənaye həmkarları tərəfindən işlərinə dair ilkin rəy almaq istəyən tələbələrə mentorluq imkanları təqdim edəcəyik. İnnovativ tələbə işlərinin nəşr olunma şansını artırmağı, eyni zamanda akademiya və sənaye sahələrində erkən mübadiləni inkişaf etdirməyi hədəfləyirik. Təqdimatçı olaraq, işinizin təqdimat tarixinə qədər ən azı bir dəfə nəzərdən keçirilməsini gözləməlisiniz. İşiniz qəbul olunarsa, demo, afişa və ya şifahi təqdimatla bağlı ən azı bir rəy iclasını gözləməlisiniz.

Mentorluq proqramında iştirak etmək istəyirsinizsə, zəhmət olmasa elektron poçtla əlaqə saxlayın.

Kağız təqdimetmə təlimatları

  • Bütün təqdimatlar və təhlillər elektron qaydada EasyChair sənədləri vasitəsilə aparılacaq, 29 iyul 2019-cu il tarixində AoE (Anywhere on Earth) 23:59 tarixinə qədər təqdim olunmalıdır.
  • Təqdimatlar tək sütunlu ACM RecSys formatına əsasən hazırlanmalıdır. Uzun sənədlər qalıcı dəyərin əhəmiyyətli töhfələri barədə məlumat verməlidir. Maksimum uzunluq yeni tək sütunlu formatda 14 səhifədir (istinadlar istisna olmaqla). Qısa sənədlər üçün maksimum uzunluq yeni bir sütun formatında 7 səhifədən ibarətdir (istinadlar istisna olmaqla).
  • Həmkarlar nəzərdən keçirmə prosesi ikiqat kordur (yəni anonimdir). Bu o deməkdir ki, bütün təqdimatlarda müəllifləri və ya təşkilatlarını müəyyənləşdirən məlumatlar olmamalıdır. Konkret olaraq, müəlliflərin adlarını və əlaqələrini, əvvəlki işinizə istinadların anonim edilməsini daxil etməyin və müəlliflərin şəxsiyyətini müəyyənləşdirməyə imkan verən, təşəkkür və maliyyələşdirmə kimi məlumat verməkdən çəkinin. Bununla birlikdə, məqalədə təsvir olunan işi başa düşmək üçün xüsusi zərurət yarandıqda, məlumat dəstləri təqdim edən, təcrübələr təşkil edən və ya həll yolları təqdim edən şirkətlərə və ya təşkilatlara açıq şəkildə müraciət etmək məqbul sayılır.
  • Təqdim olunan əsər orijinal olmalıdır. Bununla birlikdə texniki hesabatlara və ya seminar təqdim edilməzdən əvvəl və ya eyni vaxtda ArXiv-in açıqlanmasına, nəzərdən keçirilməməsi şərtilə icazə verilir. Təşkilatçılar həmçinin müəllifləri kodlarını və məlumat dəstlərini ictimaiyyətə açıq olmağa təşviq edirlər.
  • Qəbul edilən töhfələr atelyedə ya şifahi, ya da poster təqdimat yeri verilir. Qəbul edilmiş hər töhfənin ən azı bir müəllifi seminarda iştirak etməli və əsərlərini təqdim etməlidir. Müəlliflərdən heç biri iştirak edə bilməyəcəyi təqdirdə, seminar təşkilatı ilə əlaqə saxlayın.
  • Qəbul olunmuş bütün sənədlər proqramın veb səhifəsindən əldə edilə bilər. Üstəlik, hazırda seminar sənədlərini xüsusi buraxılış jurnalında dərc etmək üçün Springer ilə söhbət edirik.

Demolar üçün əlavə təqdimat təlimatları

Nümayişin təsviri standart iki sütunlu ACM SIG prosedur formatına uyğun olaraq bir səhifə həddi ilə hazırlanmalıdır. Təqdimata aşağıdakılar daxil olmalıdır:

  • İşi dəstəkləyən hər hansı bir nəşrə istinadlar daxil olmaqla demonun əsasını təşkil edən alqoritm və ya sistemə ümumi baxış.
  • Demonun məqsədi və yeniliyinin müzakirəsi.
  • Lazımi quraşdırma təsviri. Sistemdə istifadəçilərin konfrans boyunca və ya sonrasında istifadə etmələri üçün quraşdırıla bilən bir komponent (məsələn, mobil tətbiqetmə) və ya veb səhifəsi olacaqsa, lütfən bunu qeyd edin.
  • Fəaliyyətdə olan sisteminizin anlatılan bir ekran görüntüsünə bir keçid, ideal olaraq bir video (Bu bölmə, qəbul edilmiş töhfələrin kameraya hazır versiyası üçün silinəcəkdir)

  • Rəhbərlik üçün son tarix: 10 iyun 2020
  • Qəbul üçün son tarix: 29 iyul 2020
  • Baxış üçün son tarix: 14 Avqust 2020
  • Müəllif bildirişi: 21 Avqust 2020
  • Kameraya hazır versiyanın son tarixi: 4 sentyabr 2020
  • Seminar: 26 sentyabr 2020

Seminarın seçilmiş sənədləri nəşr olundu Moda və Pərakəndə tövsiyə edən sistemlər, Nima Dokoohaki, Shatha Jaradat, Humberto Jesús Corona Pampín və Reza Shirvany. Elektrik mühəndisliyi kitab seriyasında Springer'in Mühazirə Qeydlərinin bir hissəsi (LNEE, cild 734)

    [təqdimat] Diogo Goncalves, Liwei Liu, João Sá, Tiago Otto, Ana Magalhães və Paula Brochado'nun lüks moda tövsiyələrində marka yaxınlığının əhəmiyyəti [təqdimat] Geyim əşyalarının ehtimal olunan rəng modelləşdirilməsi, Məhəmməd Əl-Ravi və Joeran Beel [təqdimat] ] Liwei Liu, Ivo Silva, Pedro Nogueira, Ana Magalhães və Eder Martins tərəfindən Moda Tövsiyələri üçün İstifadəçi Estetik Tanıma
    [təqdimat] Diqqət Karl Hajjar, Julia Lasserre, Alex Zhao və Reza Shirvany tərəfindən dəbə uyğun ölçülü və uyğunlaşır. Evgenii Koriagin, Julia Lasserre və Reza Shirvany
  • Heidi Woelfle (Minnesota Universiteti, Geyilə bilən Texnologiya Laboratoriyası), Jessica Graves (Sefleuria), Julia Lasserre (Zalando), Paula Brochado (FarFetch), Shatha Jaradat (KTH Royal Institute of Technology)

Şatha Jaradat

KTH Royal Texnologiya İnstitutu

Nima Dokoohaki

Humberto Corona

Reza Shirvany

Aşağıda fashionXrecsys atelyesi ilə əlaqəli məlumatların tam olmayan siyahısı verilmişdir. Bu məlumat dəstlərindən hər hansı birində iş təqdim edən iştirakçılar avtomatik olaraq seminarın meydançasının bir hissəsi olacaqlar. Siyahıya əlavə edilməli olduğunu düşündüyünüz ümumi bir məlumat bazası varsa, zəhmət olmasa təşkilat komitəsinə müraciət edin.

Müştərilərin alış-veriş təcrübələrini yaxşılaşdırmaq və məhsul geri qaytarma nisbətlərini azaltmaq üçün məhsul ölçüsü tövsiyəsi və uyğunluq proqnozu vacibdir. Bununla birlikdə, məhsulların subyektiv qiymətləndirilməsi və balanssız etiket paylanmasından irəli gələn incə semantikasına görə müştərilərin uyğun rəylərini modelləşdirmək çətindir (əks rəylərin əksəriyyəti "Uyğundur"). ModCloth və RentTheRunWay-dan toplanan, bu anda açıq şəkildə mövcud olan yeganə uyğun məlumat dəstləri olan bu məlumat dəstləri tövsiyə müddətini yaxşılaşdırmaq üçün bu problemləri həll etmək üçün istifadə edilə bilər.

Təsvir: DeepFashion, yaxşı görünüşlü dükan şəkillərindən məhdud olmayan istehlakçı fotolarına qədər 800.000-dən çox müxtəlif moda görünüşü olan geniş miqyaslı bir geyim bazasıdır. DeepFashion geyim məhsullarının zəngin məlumatları ilə izah olunur. Bu məlumat dəstindəki hər bir şəkil 50 kateqoriya, 1.000 təsviredici atributlar, haşiyə qutusu və geyim əlamətləri ilə etiketlənmişdir. DeepFashion ayrıca 300.000-dən çox cross-poza / cross-domain şəkil cütü ehtiva edir.

Təsvir: DeepFashion2 hərtərəfli bir moda məlumat bazasıdır. Həm ticarət alış-veriş mağazalarından, həm də istehlakçılardan 13 populyar geyim kateqoriyasından ibarət 491K müxtəlif şəkillərdən ibarətdir. Tamamilə görüntüdəki hər bir maddənin miqyası, tıxanma, yaxınlaşma, baxış nöqtəsi, kateqoriya, üslub, məhdudlaşdırıcı qutu, sıx yerlər və piksel başına maska ​​ilə etiketlənmiş 801K geyim geyim əşyaları var. 873K Ticarət-İstehlakçı geyimləri də var cüt.

Təsvir: Street2Shop-da insanların real dünyada geyindikləri 20.357 etiketli və alış-veriş saytlarından 404.683 geyim şəkilləri var. Verilənlər bazası, küçə şəkillərində taxılan və dükan şəkillərində göstərilən 39.479 cüt tam uyğun elementlərdən ibarətdir.

Təsvir: Fashionista, əlaqəli mətn izləri ilə 158.235 moda fotoşəkilini ehtiva edən paltar təhlilini öyrənmək üçün yeni bir verilənlər bazasıdır.

Təsvir: Kağız Kukla verilənlər bazası, əl ilə izahı olmayan etiketli moda şəkillərinin böyük bir kolleksiyasıdır. Rəng, geyim əşyaları və ya münasibətlər kimi xüsusiyyətləri ifadə edən əlaqəli metadata etiketləri ilə chictopia.com-dan 1 milyondan çox şəkil var.

Təsvir: Fashion-MNIST, Zalando-nun məqalə şəkillərinin bir verilənlər bazasıdır - 60.000 nümunədən ibarət təlim dəsti və 10.000 nümunədən ibarət bir test dəsti. Hər bir nümunə 10 sinifdən bir etiketlə əlaqəli 28x28 rəngli bir görüntüdür.

Təsvir: ModaNet, RGB şəkilləri ilə əlaqəli şərhlərdən ibarət olan bir küçə moda şəkillər verilənlər bazasıdır. ModaNet, hər bir şəkil üçün çoxsaylı çoxbucaqlı izahat verir.

Təsvir: Verilənlər bazasında incə parçalanma üçün etiketlənmiş 50K-dən çox geyim şəkli var.

Təsvir: Bu müştərilər tərəfindən yazılmış təhlil ətrafında dönən bir Qadın Geyimi E-Ticarət verilənlər bazası. Doqquz dəstəkləyici xüsusiyyəti, çox ölçülü mətni təhlil etmək üçün əla bir mühit təklif edir. Bu həqiqi kommersiya məlumatları olduğu üçün anonimləşdirilib və icmal mətnində və əsas hissəsində şirkətə istinadlar “pərakəndə satış” ilə əvəzlənib.

Təsvir: Bu verilənlər bazası, May 1996 - İyul 2014-cü il tarixlərini əhatə edən 142,8 milyon rəy daxil olmaqla Amazon məhsul təhlilini və metadatanı ehtiva edir. Bu verilənlər bazası təhlilləri (qiymətləndirmələr, mətn, faydalılıq səsləri), məhsul metadataları (təsvirlər, kateqoriya məlumatları, qiymət, marka və görüntü) daxildir xüsusiyyətləri) və əlaqələr (qrafiklərə də baxılır / satın alınır).

Təsvir: Peşəkar şəkildə çəkilmiş yüksək qətnamə məhsulu şəkillərinə əlavə olaraq, verilənlər bazası, kataloqlaşdırarkən əl ilə daxil edilmiş məhsulu təsvir edən birdən çox etiket atributuna malikdir. Verilənlər bazasında məhsulun xüsusiyyətlərini şərh edən təsviri mətn də var.

Təsvir: Verilənlər bazasında 2016-cı ildən 2018-ci ilədək Braziliyanın bir çox bazarında hazırlanmış 100 min sifariş barədə məlumat var. Xüsusiyyətləri bir sifarişə bir çox ölçülü baxmağa imkan verir: sifariş statusu, qiymət, ödəniş və yük performansından tutmuş müştəri yeri, məhsul xüsusiyyətləri və nəhayət müştərilərin yazdıqları təhlil. Verilənlər bazası həqiqi ticarət məlumatlarını ehtiva edir, anonimdir və icmal mətnindəki şirkətlərə və tərəfdaşlara istinadlar Game of Thrones möhtəşəm evlərin adları ilə əvəz edilmişdir.

Təsvir: Bu, qabaqcıl bir Hindistan e-ticarət mağazası olan Flipkart.com-dan məlumat çıxarılaraq yaradılan daha böyük bir məlumat bazasının (5.8 milyon məhsuldan çox) alt dəsti olaraq götürülmüş əvvəlcədən taranan bir verilənlər bazasıdır.

Təsvir: Verilənlər bazası, geyim kateqoriyası daxil olmaqla meta məlumatları olan 18000-dən çox şəkil və şəxsin formasının orta və ya ortalamadan yuxarı olduğunu göstərən bir əl şəklində izahat ehtiva edir. Verilər şikopiyadan 181 fərqli istifadəçini əhatə edir. Çox foto üsulumuzu istifadə edərək hər bir istifadəçinin formasını təxmin etdik. Bu, geyim kateqoriyası ilə bədən quruluşu arasındakı əlaqəni öyrənməyə imkan verdi. Xüsusilə, bədən forması parametrləri ilə şərtlənən geyim kateqoriyasının şərti paylanmasını hesablayırıq.


Ətraflı məlumat

Bir sahənin ölçüsünü dəyişdirdiyiniz zaman, sahə ölçüsünün dəyişməsinə baxmayaraq mətn etiketlərinin eyni ölçüdə qaldığına diqqət yetirin. Bu, mətn elementinin "genişliyi" və "hündürlüyü" 0 olduğu üçün baş verir. Aydındır ki, mətn etiketlərinin hündürlüyü və eni var, lakin bunlar məlumat vahidləri deyil, fiziki vahidlərdir. Eyni səbəbdən yığma və qaçmaq mətni varsayılan olaraq işləməyəcək və ox məhdudiyyətləri bütün mətni daxil etmək üçün avtomatik olaraq genişləndirilmir.

geom_text () və geom_label () koordinatları x, y geom_label () və ya geom_text () çağırışlarında vahid dəyərlərə qoyulsa da, məlumatdakı hər bir sıra üçün etiket əlavə edirlər. Göstərilən nöqtələrə etiket əlavə etmək üçün izahat () ilə əlavə (geom = "text",.) Və ya əlavə (geom = "etiket",.) İstifadə edin.

Çakışmayan mətn etiketlərini avtomatik olaraq yerləşdirmək üçün ggrepel paketinə baxın.


Mücərrəd

Binanın yaşı onun formasını və parça tərkibini təsir edir və bu da enerji performansını çıxarmaq üçün vacibdir. Ancaq tez-tez bu məlumatlar bilinmir. Bu yazıda şəhər enerjisi modelləşdirmə və simulyasiya məqsədi ilə evlərin tikinti müddətini avtomatik olaraq müəyyənləşdirmək üçün bir metodologiya təqdim edirik. Buna nail olmaq üçün iki əsas mərhələni təsvir edirik - hər bina üzrə təsnifat modeli və sinif nəticələrinin dəqiqliyini artırmaq üçün təsnifat sonrası təhlili. Birinci mərhələdə morfoloji və qonşuluq xüsusiyyətlərinin ölçülərini asanlıqla əldə edilə bilən topoqrafik xəritəçəkmədən, yüksək dəqiqlikli Rəqəmsal Səth Modelindən və statistik sərhəd məlumatlarından çıxarırıq. Bu tədbirlər daha sonra hər bina üçün bir yaş kateqoriyasını çıxarmaq üçün təsadüfi bir meşə təsnifatçısı daxilində xüsusiyyət olaraq istifadə olunur. Müxtəlif proqnozlaşdırıcı model birləşmələrini mövcud məlumatların ssenarilərinə əsasən qiymətləndiririk, bunları şəhər xüsusiyyətləri nümunəsinə əsaslanaraq təsnifləndirici hiper parametrləri öyrətmək və tənzimləmək üçün 5 qat çarpaz doğrulamadan istifadə edərək qiymətləndiririk. Ayrı bir nümunə, ən yaxşı performans göstərərək çapraz təsdiqlənmiş modeli% 77 dəqiqlik əldə etmək kimi qiymətləndirdi. İkinci mərhələdə, bina başına yaş təsnifatını (məkan baxımından bitişik qonşuluq test nümunəsi üçün) fərqli məkan mülahizələrini istifadə edərək proqnoz ehtimallarını ümumiləşdirərək yaxşılaşdırırıq. Qonşuluq münasibətləri, qonşu qrafika analizi və qrafik kəsikləri etiket optimallaşdırması əsasında buna nail olmaq üçün üç metod barədə məlumat veririk. Sonrakı emalın dəqiqliyi 8 faiz bəndi artıracağını göstəririk.


Geniş miqyaslı insan hərəkətliliyi məlumatlarının təhlili: maşın öyrənmə metodları və tətbiqlərinin araşdırılması

İnsan hərəkətliliyi, yoluxucu xəstəliklərin qlobal yayılmasından şəhərsalma və gündəlik gediş-gəliş qaydalarına qədər həyatın bir çox aspektlərini əks etdirir. Son illərdə qlobal mövqeləşdirmə sistemi, mobil radio qülləsi coğrafi konumlandırma və WiFi yerləşdirmə sistemləri kimi yerləşdirmə metodları və texnologiyalarının yayılması, insan hərəkətliliyi məlumatlarını toplamaq və bu məlumatlar daxilində maraq nümunələrini əldə etmək səylərini artırdı. məkan əsaslı xidmətlər və tətbiqetmələrin inkişafını təşviq etmək. Geniş miqyaslı, yüksək ölçülü hərəkətlilik məlumatları daxilində əhəmiyyətli nümunələrin çıxarılması səyləri, ümumiyyətlə maşın öyrənmə metodlarına əsaslanan inkişaf etmiş analiz üsullarından istifadə edilməsini istədi və bu səbəbdən bu yazıda təhlil edən və öyrənən fərqli yanaşma və modelləri araşdırırıq və qiymətləndiririk. əsasən maşın öyrənmə metodlarından istifadə edərək insan hərəkətliliyi nümunələri. Bu yanaşma və modelləri yerləşmə xüsusiyyətlərinə, analiz miqyasına, modelləşdirmə yanaşmasının xüsusiyyətlərinə və xidmət edə biləcəkləri tətbiqetmə siniflərinə görə bir taksonomiyada təsnif edirik. Bu tətbiqetmələri üç sinifə bölmək olar: istifadəçi modelləşdirmə, yer modelləşdirmə və traektoriya modelləşdirmə, hər bir sinif öz xüsusiyyətləri ilə. Nəhayət, insan mobilliyi analizinin qısamüddətli meyllərini və gələcək problemlərini təhlil edirik.

Bu abunə məzmununun önizləməsidir, təşkilatınız vasitəsilə giriş.


Mündəricat

Çekirdek sıxlığı Düzenle

Kernel sıxlığı, cinayətin intensivliyini ölçmək üçün istifadə olunan coğrafi məlumat sistemlərinin istifadəsi yolu ilə kompüter əsaslı bir analizdir. Təhlil üçün əsas olaraq öyrənilən ərazinin xəritəsini götürür, sonra ümumi ərazini və ya xəritəni daha kiçik ızgara hüceyrələrinə bölməyə davam edir. [1] Bu ızgara hüceyrələrinin ölçüsü analitik tərəfindən tədqiq olunan tədqiqat suallarına və ya girintili tətbiqlərə uyğun olaraq seçilə bilər. Hər bir hücrə şəbəkəsinin mərkəz nöqtəsi var. Ayrıca, analitik üçün bir bant genişliyi seçməlidir. Bu bant genişliyi mahiyyətcə hər bir xəritə şəbəkəsinin mərkəzindən bir axtarış radiusudur. Analiz aparıldıqda bant genişliyi hər hüceyrədə bildirilən cinayət sayını axtarır. Hüceyrə mərkəzinə daha yaxın yerdə yerləşən daha çox cinayət cinayətin daha yüksək olduğunu göstərir. Hüceyrələrin yüksək cinayət intensivliyinə sahib olduqları aşkar edilərsə, onlara yüksək dəyərlər verilir.

Xəritədəki hər hücrə şəbəkəsinə bir dəyər verilir. Bu, davam edən bir xəritə ilə nəticələnir, məsələn, müəyyən bir polis idarəsinin tabeliyində olan bir şəhər xəritəsi. Bu xəritə, tədqiqat sahəsindəki hər bir şəbəkə üçün rəng hadisələrinin məlumatları və ya rəng çalarları şəklində intensivliyini portret edir. Xəritənin hər hissəsində hüceyrələr var, beləliklə xəritənin hər hissəsində intensivlik dəyəri var. Buna görə də, kernel sıxlığı analizini apardıqdan sonra, yüksək cinayət intensivliyi dəyərləri olan şəbəkə hüceyrələrinin bir yerə toplandığı və bununla da bir cinayət qaynağı meydana gətirdiyi müəyyən edilə bilər. Cinayət ocaqları içərisində daha yüksək intensivlik dəyərlərinə sahib olan hücrələr yalnız cinayətin sıxlığını göstərir, lakin cinayət konsentrasiyalarının məkan əhatəsini tapmaq üçün daha da təhlil edilə bilməz. Hüceyrə və bant genişliyi ilə manipulyasiya etmə qabiliyyəti analitikə cinayət qaynaq nöqtəsində kiçik bir səviyyədə təhlil aparmaq üçün kernel sıxlığından istifadə etməyə imkan verir.

Hotspot Matrix Redaktə edin

The Hotspot Matrix Jerry H. Ratcliffe tərəfindən öncülük edildi. [2] Bu qaynar nöqtələrin təhlili, lakin ənənəvi analizdən fərqli olaraq, isti nöqtələrin sadəcə coğrafi bir yer kimi araşdırılması ilə məhdudlaşmır. Nüvə sıxlığı, LISA və ya STAC kimi məkan analiz üsullarının tətbiqinə əlavə olaraq aoristik analizdən istifadə edir "Bunun üçün əsas şərt bir hadisənin vaxtı məlum deyilsə, başlanğıc və bitmə vaxtından istifadə edilə bilər. günün hər saatı üçün hər bir cinayət hadisəsi üçün bir ehtimal matrisini qiymətləndirin ". [2] Buna görə, qaynar nöqtə matrisi, yüksək cinayət intensivliyi sahəsi daxilində cinayət konsentrasiyası modellərini müəyyənləşdirmək üçün isti nöqtələrə aid həm məkan, həm də müvəqqəti xüsusiyyətlərin birləşməsidir.

Ratcliffe, qaynar nöqtə matrisini məkan və müvəqqəti xüsusiyyətlərə sahib olaraq böldü. Bir qaynar nöqtənin məkan atributları bunlardır: Hotpoint, yüksək miqdarda cinayət törədildiyi müəyyən bir yerə işarə edir. Kümelenmiş, coğrafi xüsusiyyət və cinayətlərin araşdırıldığı yerdəki müxtəlif sahələrdə daha çox sıxlıqla cəmləşdiyi qaynar nöqtələrin təmsilidir. Dağılan cinayətlər, tədqiqat bölgəsi daxilində əsas cinayətlər qrupları formalaşdırılmadan yayılan cinayətlərdir, isti nöqtədə cinayətlərin təsadüfi paylanmasının ən yaxın formasıdır. Ratcliffe, cinayətin müvəqqəti xüsusiyyətləri ideyasını da təqdim etdi. Yayılanlar cinayətlərin hər an baş vermə ehtimalı olduğu və cinayət hadisələri üçün xüsusi bir zaman pəncərəsi olmadığı qaynar nöqtələrdir. Focused, cinayətlərin gün, həftə, ay (lar) içərisində bir qaynar nöqtə daxilində baş vermə ehtimalının bir sıra kiçik zaman pəncərələrində daha çox intensivliyi ilə baş verdiyi bir fenomeni təsvir edir. Kəskin, o zaman xaricində çox kiçik bir zaman çərçivəsindəki cinayət hadisələrində hadisələrin böyük əksəriyyətinin yaşandığı qaynar nöqtələrə aiddir, lakin demək olar ki, yoxdur. Bunlar isti nöqtə matrisinə aid edilən altı geniş kateqoriyadır. Bu kateqoriyalar, daha çox cinayət şiddəti olan inzibati sərhədləri müəyyənləşdirmək üçün istifadə edilə bilər. Həm də bölgədəki qaynar nöqtənin müəyyənləşdirilməsini asanlaşdırır. Əsas cinayət sahələri məlum olduqdan sonra analitik tərəfindən onları daha yaxından araşdırmaq üçün təcrid oluna bilər. [2]

Ampirik iş 1 (Çikaqo) Düzəliş et

Loyola İcma Təhlükəsizliyi Layihəsi, meyxanalar və Chicago şəhərindəki Roger Park & ​​amp Edgewater icmalarının ərazisindəki alkoqollu içkilərin satışına əsaslanan meyxana və digər yerli lisenziyalı müəssisələr arasındakı potensial əlaqəni araşdırmaq üçün toplandı. Bu təşəbbüs, bölgədə artan narkotik və zorakılıq cinayətləri səbəbindən bir çox icma qrupunun əməkdaşlığının nəticəsi oldu. Tədqiqatçılar a-nın ekvivalentinə giriş əldə etdilər geodatabase, hava fotoşəkilləri və ya coğrafi məlumatları əks etdirə bilən hər hansı bir fayl kimi birdən çox sənədin saxlanması imkanları ilə böyük bir qovluq kimi fəaliyyət göstərir. Bu coğrafi məlumat bazası, spirt şöbələri satan müəssisələrin küçə ünvanı şəklində məlumatları ehtiva edən polis şöbələri və digər icma qruplarının qeydlərindən tərtib edilmişdir. Bu məlumatlar bir kompüterdə proqram sənədləri kimi saxlanıldı, bu da icma xəritələrinin təhlilini, coğrafi kodlaşdırmasını və çıxışını təmin etdi.

Tədqiqatçılar, içki satışı lisenziyasına sahib olan təhsil alan bütün müəssisələrin siyahısını hazırlamağa başladılar. Tədqiqatçılar, meyxanaları cinayətlərin mənbəyi kimi təyin etməklə məhdudlaşdılar. Bunun əvəzinə, içki lisenziyası olan hər bir müəssisəni tədqiqat qruplarına daxil etdilər. Bu, Taverna kateqoriyasına uyğun olmayan, yoxsulluğun səviyyəsi daha yüksək olan ərazilərə daxil olmağı asanlaşdırdı, lakin yenə də eyni funksiyanı yerinə yetirir.

Tədqiqatçılar təşəbbüs göstərdilər coğrafi kodlaşdırma həqiqi dünyadakı bir ünvanı xəritəyə bağlayan - həm müxtəlif növ içki satan müəssisələrin ünvanları, həm də içki içkilərinin satıldığı yerlərdə baş verən cinayətlər. Coğrafi kodlaşdırılan cinayətlər təbiətə görə müxtəlif və nizamsız davranışdan ağır cinayətlərə qədər dəyişirdi. Hər iki cinayət və müəssisə coğrafi kodlaşdırıldıqdan sonra xəritələr üst-üstə qoyuldu. Bu, olduğu yerlərdə və ya ətraflarında daha çox sayda cinayətin olduğu içki yerlərinin müəyyənləşdirilməsini asanlaşdırdı.

Tədqiqatdakı bəzi məhdudiyyətlər yüksək səviyyədə koordinatların uyğun gəlməməsi idi. Bunun səbəbi xam məlumatların müxtəlif qurumlar tərəfindən və fərqli məqsədlər üçün toplanmasıdır. Analiz metodu, Cinayətin Məkan və Müvəqqəti Təhlili (STAC) həyata keçirilərək qaynar nöqtə ellipslərinin hesablanması idi. Eck və Weisburb (1995) STAC-ın necə işləməsini müəyyənləşdirirlər “STAC isti nöqtə axtarışları fərdi pin xəritəsi məlumatları ilə başlayır və ixtiyari və ya əvvəlcədən təyin olunmuş sərhədlərdən asılı olmayaraq hadisələrin həqiqi səpələnməsini əks etdirən sahələr qurur. STAC xəritədəki ən sıx hadisələr qruplarını tapır və hər dəstəyə ən yaxşı uyğun gələn standart sapma ellipsini hesablayır. ” (s. 154). Bölgədə içki dükanları və içki ilə əlaqəli müəssisələrin sayının təsadüfi bir şəkildə yayılmadığı müəyyən edildi. Ümumiyyətlə, əsas yollar boyunca çoxluqlarda yerləşdilər. Bu, qaynar nöqtələrin müxtəlif cinayət tənzimləmələrini ehtiva edə biləcəyi fikrini dəstəkləyir. İsti nöqtələr tədqiqatçılar tərəfindən müəyyən edildikdən sonra qaynar nöqtələrin tənzimlənməsini araşdırmağa davam etdilər və bəzi xüsusi ünvan səviyyəsində cinayət konsentrasiyalarına nəzər yetirdilər. Tədqiqat meyxanalarda və ya içki mağazalarında yüksək konsentrasiyanın mütləq yüksək səviyyədə cinayət törətmədiyini aşkar etdi. Bu, digərlərindən daha yüksək cinayət səviyyəsinə cavabdeh olan yerlərin olduğu qənaətinə gəldi. Buna görə bütün cinayət konsentrasiyaları eyni dərəcədə cinayətin yaradıcıları deyildir. Bəzi cinayət yerlərində cinayət qurbanlığının meydana gəlməsini və davamlılığını asanlaşdıran ətraf mühitin əlamətləri var.

Empirik tədqiqat 2 (Boston) Düzəliş et

Bu iş Bostonda gənclik şiddətini və silah bazarlarını azaltmaq üçün hazırlanmışdır. Bu, Harvard Universiteti tədqiqatçıları, Boston Polis Şöbəsi, probasiya məmurları və gənc cinayətkarlarla və ya zorakılığa həssas gənclərlə işləyərkən müəyyən səviyyədə təcrübəsi olan digər şəhər işçilərinin əməkdaşlığı idi. Qrup, maraqlanan bölgədə və ya Boston şəhərində yüksək sıxlıqlı dəstələrin fəaliyyət göstərdiyi düşüncəsi altında çox agentlikli bir işə başladı. Gənclik zorakılığının, demək olar ki, hər bir gənc zorakılıq hadisəsində dəstələrin iştirakı ilə birbaşa məhsul olduğu güman edilirdi. Bəzi dəstə üzvləri ilə görüşüldü və bir çoxunun özlərini dəstə və ya dəstə üzvü olaraq təsnif etmədikləri öyrənildi.

Tədqiqatçılar dəstə və patrul məmurunun köməyi ilə hər dəstəyə aid əməliyyat sahələrini təyin etdilər və ya şəbəkə üzvlərindən də məlumatlar əldə edildi. Çap edilmiş bir xəritədə hər ərazi vurğulandı və bu, dəstə tərəfindən idarə olunan ərazilərin müəyyənləşdirilməsini asanlaşdırdı. Növbəti addım ələ keçmək idi rəqəmləşdirmə şəbəkə ərazilərini bir proqram əsaslı xəritəyə çevirin. Bu proses vasitəsilə şəbəkə əməliyyat sahələrinin qeyri-bərabər paylandığı aşkar edildi. Şəbəkə ərazisi Bostonun 10% -dən az hissəsini təşkil edirdi.

Dəstələr tərəfindən təsdiqlənən və ya edilməsi ehtimal olunan zorakı cinayətlərin məlumatları coğrafi kodlaşdırılaraq dəstənin ərazi xəritəsi ilə uyğunlaşdırıldı. Bu məlumatlar 1994-cü il üçün Boston Polis Şöbəsindən əldə edilmişdir. Coğrafi kodlaşdırma və üst-üstə düşən şəbəkə ərazi xəritəsi ilə cinayətlərin böyük konsentrasiyaları müəyyən edilmişdir. Şiddət hadisələrinin nisbəti, şəbəkə əməliyyatları zamanı çetenin iştirakı olmayan ərazilərdən fərqli olaraq xeyli yüksək idi. Bununla birlikdə, bütün dəstələr bərabər generatorlar və ya eyni cinayət əməli tətbiq edənlər deyildi. Bundan əlavə, STAC proqramı, cinayətin yayılma sıxlığını ölçmək üçün qaynar nöqtə ellipsləri yaratmaq üçün istifadə edilmişdir. Bəzi dəstələrin ərazilərində daha yüksək cinayət nisbətləri yaşandığı əvvəlki nəticələri gücləndirdi. Bölgələrdə yerləşən cinayət ocaqları daha sonra özünəməxsus cinayət konsentrasiyası nümunəsi üçün daha da təhlil edilə bilər.

Təsadüfi Nəzarət Edilmiş Sınaqların Redaktəsi

The Center For Evidence-Based Crime Policy in George Mason University identifies the following randomized controlled trials of hot spot policing as very rigorous. [5]

Authors Study Intervention Results
Braga, A. A., & Bond, B. J. "Policing crime and disorder hot spots: A randomized, controlled trial", 2008 Standard hot spot policing Declines for disorder calls for service in target hot spots.
Hegarty, T., Williams, L. S., Stanton, S., & Chernoff, W. "Evidence-Based Policing at Work in Smaller Jurisdictions", 2014 Standard hot spot policing Decrease in crimes and calls for service across all hot spots during the trial. No statistically significant difference in crimes found between the visibility and visibility-activity hot spots.
Telep, C. W., Mitchell, R. J., & Weisburd, D. "How Much Time Should the Police Spend at Crime Hot Spots? Answers from a Police Agency Directed Randomized Field Trial in Sacramento, California", 2012 Standard hot spot policing Declines in calls for service and crime incidents in treatment hot spots.
Taylor, B., Koper, C. S., Woods, D. J. "A randomized controlled trial of different policing strategies at hot spots of violent crime.", 2011 Three-arms trial with control, standard hot spot policing and problem-oriented policing group. Problem oriented policing is a policing tactic where the police works in teams that include a crime analyst to target the root causes of crime. Standard hot spot policing was not associated with a significant decline in crime after the intervention. Problem-oriented policing was associated with a drop in “street violence” (non-domestic violence) during the 90 days after the intervention.
Rosenfeld, R., Deckard, M. J., Blackburn, E. "The Effects of Directed Patrol and Self-Initiated Enforcement on Firearm Violence: A Randomized Controlled Study of Hot Spot Policing", 2014 Directed patrol and directed patrol with additional enforcement activity Directed patrol alone had no impact on firearm crimes. Directed patrol with additional enforcement activity led to reduction in non-domestic firearm assaults but no reduction in firearm robberies.
Sherman, L. & Weisburd, D. "General deterrent effects of police patrol in crime "hot spots": a randomized, controlled trial", 1995 Directed patrol Decrease in observed crimes in hot spots.
Groff, E. R., Ratcliffe, J. H., Haberman, C. P., Sorg, E. T., Joyce, N. M., Taylor, R. B. "Does what police do at hot spots matter? The Philadelphia Policing Tactics Experiment", 2014 Four arms trial with control, foot patrol, problem-oriented policing and offender-focused policing groups. Offender-focused policing is a policing tactic where the police targets the most prolific and persistent offenders. Foot patrols or problem-oriented policing did not lead to a significant reduction in violent crime or violent felonies. Offender-oriented policing led to reduction in all violent crime and in violent felonies.
Ratcliffe, J., Taniguchi, T., Groff, E. R., Wood, J. D. "The Philadelphia Foot Patrol Experiment: A randomized controlled trial of police patrol effectiveness in violent crime hotspots", 2011 Foot patrol Significant decrease in crime in hot spots that reach a threshold level of pre-intervention violence.
Weisburd, D., Morris, N., & Ready, J. "Risk-focused policing at places: An experimental evaluation", 2008 Community policing and problem-oriented policing targeting juvenile risk factors No impact on self-reported delinquency.
Braga, A. A., Weisburd, D. L, Waring, E. J., Mazerolle, L. G., Spelman, W., & Gajewski, F. "Problem-oriented policing in violent crime places: A randomized controlled experiment", 1999 Problem-oriented policing-problem places Reductions in violent and property crime, disorder and drug selling.
Buerger, M. E. (ed.) "The crime prevention casebook: Securing high crime locations.", 1994 Problem-oriented policing Unable to get landlords to restrict offender access.
Koper, C., Taylor, B. G., & Woods, D. "A Randomized Test of Initial and Residual Deterrence From Directed Patrols and Use of License Plate Readers at Crime Hot Spots", 2013 License plate recognition software at hot spots Effective in combating auto-theft, the effect lasts 2 weeks after the intervention.
Lum, C., Merola, L., Willis, J., Cave, B. "License plate recognition technology (LPR): Impact evaluation and community assessment", 2010 Use of license plate readers mounted on patrol cars in autotheft hot spot areas No impact on auto crime or crime generally.

There are various methods for the identification and/or establishment of emerging geographical locations experiencing high levels of crime concentrations and hotspots. A commonly used method for this process is the implementation of kernel density this method depicts the probability of an event occurring in criminology it refers to crime incidents. This probability is often measured as a Mean and expressed in the form of density on a surface map. A disadvantage in this approach is that in order to obtain the different degrees of intensity, the map is subdivided into several grid cells. Therefore, the final map output have multiple cells with their own respective crime density degrees which facilitate the comparison between hotspots vs hotspots and places with relative low levels of crime. However, there is not finite line highlighting the begging and the exact end of each hotspot and its respective set or individual crime concentrations. This is assuming that the criminal incidents are not evenly distributed across the space within the hotspot. Also, every grid cell has the same crime density within it therefore, it is difficult to know the exact crime pattern within each cell. One way in which the analysts can handle these set of potential deficiencies is by adjusting the grid cells size on the digital map so they can represent a smaller spatial area on the actual ground. Also, the kernel density map can be overlaid with a dot map for which the crime incidents have been geocoded. This method will enable the analysts to corroborate his/her results by having two analysis of the same area. The kernel density map can be used to identify the spatial area that constitutes the hotspot. After Zooming in to the map, the dot map will enable to identify the individual crime distribution pertaining to each hotspot or even to each cell. Ultimately, this allows for an analysis of blocks, street and specific locations and their spatial relationship to crimes in their surroundings.

A potential deficiency in crime concentration analysis and hotspot identification techniques is that crime analysts generally are limited to analyze data collected from their own law enforcement agency. The collection of this data is limited by administrative and geopolitical lines. Crimes are not contained within social boundaries. These boundaries might restrict the analyst from looking at the entire crime picture. Therefore, by only analyzing within a police department's jurisdiction the researcher might be unable to study the actual or miss the root of the crime concentration due to a partial access of the natural flow of crime that is not restricted by geographical lines.

It is important to know the limitations of each analysis techniques. Thus, it is fundamental to know that some techniques do not include temporal characteristics of crime concentrations or crime incidents. One of the future developments in the analysis of crime concentrations should be the inclusion of time at which the incidents occurred. This will enable to create a hotspot in motion rather than static pictures that only capture one moment in time or portraits all crime incidents as if there exist no difference between the time of each crime's occurrence.

Identification of hotspots and consequently crime concentrations enables law enforcing agencies to allocate their human and financial resources effectively. Detecting areas experiencing abnormally high crime densities provide empirical support to police chiefs or managers for the establishment and justification of policies and counter crime measures. [2] It is through this method of crime analysis that areas with greater rates of victimization within a law enforcement's jurisdiction can received greater amounts of attention and therefore problem solving efforts.

The crime analyst can utilize one of the various spatial analytical techniques for spotting the crime concentration areas. After the spatial extend of these hot areas are defined, it is possible to formulate research questions, apply crime theories and opt the course(s) of action to address the issues being faced therefore, preventing their potential spatial or quantitative proliferation. One example would be asking why a particular area is experiencing high levels of crime and others are not. This could lead the analyst to examine the hotspot at a much deeper level in order to become aware of the hotspot's inner crime incidents placement patterns, randomization or to examine the different clusters of crime. Because not all places are equal crime generators, individual facilities can be further analyzed in order to establish their relationship to other crimes in their spatial proximity. Similarly, every crime concentration analysis is essentially a snapshot of a given number of criminal acts distributed throughout a geographical area. Thus, crime concentrations analyses can be compared throughout different time periods such as specific days of the week, weeks, and dates of the month or seasons. For example, crime snapshots of block Z are compared every Friday over the course of 3 months. Through this comparison, it is determined that 85% of the Fridays during the length of the study block Z experienced abnormally high levels of burglaries in one specific place in Block. Based on this, a Crime prevention through environmental design approach can be taken.

The analyst can then study the specific location and determine the factors that make that facility prone to repeat victimization and a crime facilitator. Also, the analyst could discover that there exist a relationship between the place on block Z and the crime offenders. Or it could be discovered that the place managers və ya guardians are not fulfilling their duties correctly. [6] Therefore, neglecting the crime target and enabling crime flourishment. It is also possible, that the crime target's physical design and characteristics, plus the nature of the businesses it conducts regularly attract or provide actual and potential offenders in the area some crime opportunities.

In addition, objects taken from the premises as part of the burglaries might be easily accessible or promote low risks of being apprehended. This could be further fortified by or as the application of the crime opportunity theory. All of this is made possible due to identification of hotspot and their respective crime concentrations. Plus the further employment of Ratcliffe's hotspot matrix which depicts the crime concentration patterns within hotspots. Also, his perspective of zooming in to hotspot to examine specific crime generators in order to analyze their spatial and temporal relationship to other crimes in the area of study.


İstinadlar

Wu X et al (2014) Data mining with big data. IEEE Trans Knowl Data Eng 26(1):97–107

Che D, Safran M, Peng Z (2013) From big data to big data mining: challenges, issues, and opportunities. In: Database systems for advanced applications

Battams K (2014) Stream processing for solar physics: applications and implications for big solar data. arXiv preprint arXiv:1409.8166

Zhai Y, Ong Y-S, Tsang IW (2014) The emerging “big dimensionality”. Comput Intell Mag IEEE 9(3):14–26

Fan J, Han F, Liu H (2014) Challenges of big data analysis. Nat Sci Rev 1(2):293–314

Chandramouli B, Goldstein J, Duan S (2012) Temporal analytics on big data for web advertising. In: 2012 IEEE 28th international conference on data engineering (ICDE)

Ward RM et al (2013) Big data challenges and opportunities in high-throughput sequencing. Syst Biomed 1(1):29–34

Weinstein M et al (2013) Analyzing big data with dynamic quantum clustering. arXiv preprint arXiv:1310.2700

Hsieh C-J et al (2013) BIG & QUIC: sparse inverse covariance estimation for a million variables. In: Advances in neural information processing systems

Vervliet N et al (2014) Breaking the curse of dimensionality using decompositions of incomplete tensors: tensor-based scientific computing in big data analysis. IEEE Signal Process Mag 31(5):71–79

Feldman D, Schmidt M, Sohler C (2013) Turning big data into tiny data: constant-size coresets for k-means, pca and projective clustering. In: Proceedings of the twenty-fourth annual ACM-SIAM symposium on discrete algorithms

Fu Y, Jiang H, Xiao N (2012) A scalable inline cluster deduplication framework for big data protection. In: Middleware 2012. Springer, pp 354–373

Zhou R, Liu M, Li T (2013) Characterizing the efficiency of data deduplication for big data storage management. In: 2013 IEEE international symposium on workload characterization (IISWC)

Dong W et al (2011) Tradeoffs in scalable data routing for deduplication clusters. In: FAST

Xia W et al (2011) SiLo: a similarity-locality based near-exact deduplication scheme with low RAM overhead and high throughput. In: USENIX annual technical conference

Trovati M, Asimakopoulou E, Bessis N (2014) An analytical tool to map big data to networks with reduced topologies. In: 2014 international conference on intelligent networking and collaborative systems (INCoS)

Fang X, Zhan J, Koceja N (2013) Towards network reduction on big data. In: 2013 international conference on social computing (SocialCom)

Wilkerson AC, Chintakunta H, Krim H (2014) Computing persistent features in big data: a distributed dimension reduction approach. In: 2014 IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing (ICASSP)

Di Martino B et al (2014) Big data (lost) in the cloud. Int J Big Data Intell 1(1–2):3–17

Brown CT (2012) BIGDATA: small: DA: DCM: low-memory streaming prefilters for biological sequencing data

Lin M-S et al (2013) Malicious URL filtering—a big data application. In 2013 IEEE international conference on big data

Chen J et al (2013) Big data challenge: a data management perspective. Front Comput Sci 7(2):157–164

Chen X-W, Lin X (2014) Big data deep learning: challenges and perspectives. IEEE Access 2:514–525

Chen Z et al (2015) A survey of bitmap index compression algorithms for big data. Tsinghua Sci Technol 20(1):100–115

Hashem IAT et al (2015) The rise of “big data” on cloud computing: review and open research issues. Inf Syst 47:98–115

Gani A et al (2015) A survey on indexing techniques for big data: taxonomy and performance evaluation. In: Knowledge and information systems, pp 1–44

Kambatla K et al (2014) Trends in big data analytics. J Parallel Distrib Comput 74(7):2561–2573

Jin X et al (2015) Significance and challenges of big data research. Big Data Res 2(2):59–64

Li F, Nath S (2014) Scalable data summarization on big data. Distrib Parallel Databases 32(3):313–314

Ma C, Zhang HH, Wang X (2014) Machine learning for big data analytics in plants. Trends Plant Sci 19(12):798–808

Ordonez C (2013) Can we analyze big data inside a DBMS? In: Proceedings of the sixteenth international workshop on data warehousing and OLAP

Oliveira J, Osvaldo N et al (2014) Where chemical sensors may assist in clinical diagnosis exploring “big data”. Chem Lett 43(11):1672–1679

Shilton K (2012) Participatory personal data: an emerging research challenge for the information sciences. J Am Soc Inform Sci Technol 63(10):1905–1915

Shuja J et al (2012) Energy-efficient data centers. Computing 94(12):973–994

Ahmad RW et al (2015) A survey on virtual machine migration and server consolidation frameworks for cloud data centers. J Netw Comput Appl 52:11–25

Bonomi F et al (2014) Fog computing: a platform for internet of things and analytics. In: Big data and internet of things: a roadmap for smart environments. Springer, pp 169–186

Rehman MH, Liew CS, Wah TY (2014) UniMiner: towards a unified framework for data mining. In: 2014 fourth world congress on information and communication technologies (WICT)

Patty JW, Penn EM (2015) Analyzing big data: social choice and measurement. Polit Sci Polit 48(01):95–101

Trovati M (2015) Reduced topologically real-world networks: a big-data approach. Int J Distrib Syst Technol (IJDST) 6(2):13–27

Trovati M, Bessis N (2015) An influence assessment method based on co-occurrence for topologically reduced big data sets. In: Soft computing, pp 1–10

Dey TK, Fan F, Wang Y (2014) Computing topological persistence for simplicial maps. In: Proceedings of the thirtieth annual symposium on computational geometry

Zou H et al (2014) Flexanalytics: a flexible data analytics framework for big data applications with I/O performance improvement. Big Data Res 1:4–13

Ackermann K, Angus SD (2014) A resource efficient big data analysis method for the social sciences: the case of global IP activity. Procedia Comput Sci 29:2360–2369

Yang C et al (2014) A spatiotemporal compression based approach for efficient big data processing on Cloud. J Comput Syst Sci 80(8):1563–1583

Monreale A et al (2013) Privacy-preserving distributed movement data aggregation. In: Geographic information science at the heart of Europe. Springer, pp 225–245

Jalali B, Asghari MH (2014) The anamorphic stretch transform: putting the squeeze on “big data”. Opt Photonics News 25(2):24–31

Wang W et al (2013) Statistical wavelet-based anomaly detection in big data with compressive sensing. EURASIP J Wirel Commun Netw 2013(1):1–6

He B, Li Y (2014) Big data reduction and optimization in sensor monitoring network. J Appl Math. doi:10.1155/2014/294591

Brinkmann BH et al (2009) Large-scale electrophysiology: acquisition, compression, encryption, and storage of big data. J Neurosci Methods 180(1):185–192

Zou H et al (2014) Improving I/O performance with adaptive data compression for big data applications. In: 2014 IEEE international parallel & distributed processing symposium workshops (IPDPSW)

Lakshminarasimhan S et al (2011) Compressing the incompressible with ISABELA: in situ reduction of spatio-temporal data. In: Euro-Par 2011 parallel processing. Springer, pp 366–379

Ahrens JP et al (2009) Interactive remote large-scale data visualization via prioritized multi-resolution streaming. In: Proceedings of the 2009 workshop on ultrascale visualization

Bi C et al (2013) Proper orthogonal decomposition based parallel compression for visualizing big data on the K computer. In: 2013 IEEE symposium on large-scale data analysis and visualization (LDAV)

Bhagwat D, Eshghi K, Mehra P (2007) Content-based document routing and index partitioning for scalable similarity-based searches in a large corpus. In: Proceedings of the 13th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining

Rupprecht L (2013) Exploiting in-network processing for big data management. In: Proceedings of the 2013 SIGMOD/PODS Ph.D. symposium

Zhao D et al (2015) COUPON: a cooperative framework for building sensing maps in mobile opportunistic networks. IEEE Trans Parallel Distrib Syst 26(2):392–402

Zerbino DR, Birney E (2008) Velvet: algorithms for de novo short read assembly using de Bruijn graphs. Genome Res 18(5):821–829

Cheng Y, Jiang P, Peng Y (2014) Increasing big data front end processing efficiency via locality sensitive Bloom filter for elderly healthcare. In: 2014 IEEE symposium on computational intelligence in big data (CIBD)

Dredze M, Crammer K, Pereira F (2008) Confidence-weighted linear classification. In: Proceedings of the 25th international conference on machine learning

Crammer K et al (2006) Online passive-aggressive algorithms. J Mach Learn Res 7:551–585

Hillman C et al (2014) Near real-time processing of proteomics data using Hadoop. Big Data 2(1):44–49

Sugumaran R, Burnett J, Blinkmann A (2012) Big 3d spatial data processing using cloud computing environment. In: Proceedings of the 1st ACM SIGSPATIAL international workshop on analytics for big geospatial data

Friedman J, Hastie T, Tibshirani R (2008) Sparse inverse covariance estimation with the graphical lasso. Biostatistics 9(3):432–441

Scheinberg K, Ma S, Goldfarb D (2010) Sparse inverse covariance selection via alternating linearization methods. In: Advances in neural information processing systems

Qiu J, Zhang B (2013) Mammoth data in the cloud: clustering social images. Clouds Grids Big Data 23:231

Hoi SC et al (2012) Online feature selection for mining big data. In: Proceedings of the 1st international workshop on big data, streams and heterogeneous source mining: algorithms, systems, programming models and applications

Hartigan JA, Wong MA (1979) Algorithm AS 136: a k-means clustering algorithm. In: Applied statistics, pp 100–108

Wold S, Esbensen K, Geladi P (1987) Principal component analysis. Chemometr Intell Lab Syst 2(1):37–52

Azar AT, Hassanien AE (2014) Dimensionality reduction of medical big data using neural-fuzzy classifier. Soft Comput 19(4):1115–1127

Cichocki A (2014) Era of big data processing: a new approach via tensor networks and tensor decompositions. arXiv preprint arXiv:1403.2048

Dalessandro B (2013) Bring the noise: embracing randomness is the key to scaling up machine learning algorithms. Big Data 1(2):110–112

Zeng X-Q, Li G-Z (2014) Incremental partial least squares analysis of big streaming data. Pattern Recogn 47(11):3726–3735

Ruhe A (1984) Rational Krylov sequence methods for eigenvalue computation. Linear Algebra Appl 58:391–405

Tannahill BK, Jamshidi M (2014) System of systems and big data analytics–Bridging the gap. Comput Electr Eng 40(1):2–15

Liu Q et al (2014) Mining the big data: the critical feature dimension problem. In: 2014 IIAI 3rd international conference on advanced applied informatics (IIAIAAI)

Jiang P et al (2014) An intelligent information forwarder for healthcare big data systems with distributed wearable sensors. IEEE Syst J PP(99):1–9

Leung CK-S, MacKinnon RK, Jiang F (2014) Reducing the search space for big data mining for interesting patterns from uncertain data. In: 2014 IEEE international congress on big data (BigData congress)

Stateczny A, Wlodarczyk-Sielicka M (2014) Self-organizing artificial neural networks into hydrographic big data reduction process. In: Rough sets and intelligent systems paradigms. Springer, pp 335–342

Hinton GE, Osindero S, Teh Y-W (2006) A fast learning algorithm for deep belief nets. Neural Comput 18(7):1527–1554

LeCun Y et al (1998) Gradient-based learning applied to document recognition. Proc IEEE 86(11):2278–2324

Kavukcuoglu K et al (2009) Learning invariant features through topographic filter maps. In: 2009 IEEE conference on computer vision and pattern recognition, CVPR 2009

Dean J et al (2012) Large scale distributed deep networks. In: Advances in neural information processing systems

Martens J (2010) Deep learning via Hessian-free optimization. In: Proceedings of the 27th international conference on machine learning (ICML-10), June 21–24, Haifa, Israel


Nümunələr

Label Contour Plot Levels

Create a contour plot and obtain the contour matrix, C , and the contour object, h . Then, label the contour plot.

Label Specific Contour Levels

Label only the contours with contour levels 2 or 6.

Set Contour Label Properties

Set the font size of the labels to 15 points and set the color to red using Name,Value pair arguments.

Set additional properties by reissuing the clabel command. For example, set the font weight to bold and change the color to blue.

Set the font size back to the default size using the 'default' keyword.

Label Contour Plot with Vertical Text

Create a contour plot and return the contour matrix, C . Then, label the contours.


3 Cavablar 3

For measuring the generalization error, you need to do the latter: a separate PCA for every training set (which would mean doing a separate PCA for every classifier and for every CV fold).

You then apply the same transformation to the test set: i.e. you do yox do a separate PCA on the test set! You subtract the mean (and if needed divide by the standard deviation) of the training set, as explained here: Zero-centering the testing set after PCA on the training set. Then you project the data onto the PCs of the training set.

You'll need to define an automatic criterium for the number of PCs to use.
As it is just a first data reduction step before the "actual" classification, using a few too many PCs will likely not hurt the performance. If you have an expectation how many PCs would be good from experience, you can maybe just use that.

You can also test afterwards whether redoing the PCA for every surrogate model was necessary (repeating the analysis with only one PCA model). I think the result of this test is worth reporting.

I once measured the bias of not repeating the PCA, and found that with my spectroscopic classification data, I detected only half of the generalization error rate when not redoing the PCA for every surrogate model.

That being said, you can build an additional PCA model of the whole data set for descriptive (e.g. visualization) purposes. Just make sure you keep the two approaches separate from each other.

I am still finding it difficult to get a feeling of how an initial PCA on the whole dataset would bias the results without seeing the class labels.

But it does see the data. And if the between-class variance is large compared to the within-class variance, between-class variance will influence the PCA projection. Usually the PCA step is done because you need to stabilize the classification. That is, in a situation where additional cases et influence the model.

If between-class variance is small, this bias won't be much, but in that case neither would PCA help for the classification: the PCA projection then cannot help emphasizing the separation between the classes.

The answer to this question depends on your experimental design. PCA can be done on the whole data set so long as you don't need to build your model in advance of knowing the data you are trying to predict. If you have a dataset where you have a bunch of samples some of which are known and some are unknown and you want to predict the unknowns, including the unknowns in the PCA will give you are richer view of data diversity and can help improve the performance of the model. Since PCA is unsupervised, it isn't "peaking" because you can do the same thing to the unknown samples as you can to the known.

If, on the other hand, you have a data set where you have to build the model now and at some point in the future you will get new samples that you have to predict using that prebuilt model, you must do separate PCA in each fold to be sure it will generalize. Since in this case we won't know what the new features might look like and we can't rebuild the model to account for the new features, doing PCA on the testing data would be "peaking". In this case, both the features and the outcomes for the unknown samples are not available when the model would be used in practice, so they should not be available when training the model.

Do the latter, PCA on training set each time

In PCA, we learn the reduced matrix : U which helps us get the projection Z_train = U x X_train

At test time, we use the same U learned from the training phase and then compute the projection Z_test = U x X_test

So, essentially we are projecting the test set onto the reduced feature space obtained during the training.

The underlying assumption, is that the test and train set should come from the same distribution, which explains the method above.


Videoya baxın: Etik bələdçi - Telefon etiketi 2 (Oktyabr 2021).