Understanding Public Safety Trends in Calgary through data mining

本文利用卡尔加里各种开放数据集的统计数据，揭示了社区犯罪、混乱和交通事故的模式和见解。通过地理空间可视化和相关性分析，收集和分析了社区属性，如人口统计信息、住房和宠物登记。使用卡方检验确定了强相关特征，并使用关联规则挖掘和机器学习算法构建了预测模型。研究发现，犯罪率与人口密度等因素密切相关，而宠物登记的影响较小。本研究为城市管理者提供了有价值的见解，以增强社区安全策略。

本论文旨在利用卡尔加里的开放数据集，通过统计数据揭示社区犯罪、混乱和交通事故的模式和见解，为城市管理者提供有价值的见解，以增强社区安全策略。

该论文使用地理空间可视化和相关分析收集和分析社区属性，如人口统计、住房和宠物登记。使用卡方检验识别强相关特征，并使用关联规则挖掘和机器学习算法构建预测模型。

该论文发现，犯罪率与人口密度等因素密切相关，而宠物登记的影响较小。该研究为城市管理者提供了有价值的见解，以增强社区安全策略。该论文使用了多个开放数据集，并使用了卡方检验、关联规则挖掘和机器学习算法。需要进一步研究如何将这些见解转化为实际的社区安全策略。

近年来，类似的研究越来越多。例如，题为“城市犯罪预测：使用机器学习技术的方法”的论文，以及题为“社区犯罪预测：一个基于机器学习的方法”的论文。