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Crime Pattern Analysis based on Machine Learning and Big Data using Apache Spark

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  • 발행기관
    한국AI디지털융합학회(구 한국디지털융합학회) 바로가기
  • 간행물
    IJICTDC 바로가기
  • 통권
    Vol 3 No 1 (2018.06)바로가기
  • 페이지
    pp.10-16
  • 저자
    Palash Sontakke, Chang-Soo Kim
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A340335

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원문정보

초록

영어
The global population is increasing rapidly because of increasing urbanization and such increasing urbanization directs the up-growing need of urban safety and preventions. This urbanization is also responsible for two things that is increased job opportunities and increased the crime rates. In this era technology has gone far more forward in a positive way. By making use of these technologies such as machine learning, artificial intelligence and big data we presented an approach through which crime pattern analysis is done. We have used apache spark (scala-programming) and machine learning algorithm for predictive crime pattern analysis. The data that we have used is a real-world data set based on Chicago city of United State of America. Our main goal of work is to define a predictive crime analysis which shows top crime patterns related to the top community areas of Chicago city.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Crime Analysis and data
  2.1 Data Description
  2.2 Crime Analysis using Apache Spark
 3. Predictive Crime analytics with spark ML libraries
  3.1 Logistic Regression
  3.2 Prediction Model
  3.3 Results of predictive analysis
 4. Conclusion
 References

키워드

Big data Apache spark Machine learning Crime analysis Big Data Analytics.

저자

  • Palash Sontakke [ Department of IT Convergence and Application Engineering, Pukyong National University Busan, South Korea. ]
  • Chang-Soo Kim [ Department of IT Convergence and Application Engineering, Pukyong National University Busan, South Korea. ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국AI디지털융합학회(구 한국디지털융합학회) [The Korean Academic Society of AI Digital Convergence]
  • 설립연도
    2015
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    본 학회는 디지털 경영에 관련된 디지털 미디어, 디지털 통신, 디지털 방송, 디지털 콘텐츠, 디지털 문화, 디지털 사회, 디지털 유통, 디지털 금융, 디지털 물류, 디지털 정책, 디지털 기술, 디지털 교육 그리고 디지털과 아날로그의 비교 등에 대한 학제간 연구와 실사구시적인 적용을 통하여 디지털 경영의 발전과 한국이 세계적인 디지털 강국으로 성장하기 위한 학술적인 기반과 실무적인 지침을 조성하는 것을 목적으로 하고 있습니다.

간행물

  • 간행물명
    IJICTDC [International Journal of Information Communication Technology and Digital Convergence]
  • 간기
    반년간
  • pISSN
    2466-0094
  • 수록기간
    2016~2025
  • 십진분류
    KDC 300 DDC 303

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