dor_id: 45425

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Journal of Applied Research and Technology", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Scopus, Directory of Open Access Journals (DOAJ); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Indice de Revistas Latinoamericanas en Ciencias (Periódica); La Red de Revistas Científicas de América Latina y el Caribe, España y Portugal (Redalyc); Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Google Scholar Citation

561.#.#.u: https://www.icat.unam.mx/

650.#.4.x: Ingenierías

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart

351.#.#.b: Journal of Applied Research and Technology

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart/article/view/468/464

100.1.#.a: Godoy Calderón, S; Calvo, H; Martínez Hernández, V M; Moreno Armendáriz, M A

524.#.#.a: Godoy Calderón, S, et al. (2010). The CR??+ Classification Algorithm for Spatio?Temporal Prediction of Criminal Activity. Journal of Applied Research and Technology; Vol. 8 Núm. 01. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/45425

245.1.0.a: The CR??+ Classification Algorithm for Spatio?Temporal Prediction of Criminal Activity

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM

264.#.0.c: 2010

264.#.1.c: 2010-04-01

653.#.#.a: Logical?combinatorial pattern recognition; forecasting models; supervised classification; crime analysis

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-SA 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico gabriel.ascanio@icat.unam.mx

884.#.#.k: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart/article/view/468

001.#.#.#: 074.oai:ojs2.localhost:article/468

041.#.7.h: eng

520.3.#.a: Presentamos un modelo de predicción espacio?temporal que permite la predicción de la actividad criminal dentro de la región estudiada usando clasificación supervisada. El grado de pertenencia de cada patrón es interpretado como el incremento o decremento previsto de la actividad criminal para un tiempo y lugar específico. El modelo propuesto de predicción CR?Ω+ está basado en la familia de los algoritmos Lógico?Combinatorios Kora?Ω para clasificación supervisada. Estos operan sobre volúmenes grandes de datos obtenidos a partir de fuentes heterogéneas de información, con un proceso inductivo de aprendizaje. Proponemos diversas modificaciones al algoritmo original de Bongard, así como el de Baskakova y Zhuravlëv, las cuales mejoran el desempeño de la predicción en el conjunto de datos estudiados de actividad criminal. Realizamos dos análisis predicción puntual y análisis de tendencias, los cuales muestran que es posible predecir puntualmente uno de cuatro crímenes a ser perpetrados (por familia del crimen) en un tiempo y espacio específicos, así como un 66% de predicción del lugar del crimen, a pesar del ruido en el conjunto de datos de entrada. El análisis de tendencias dio como resultado un RMSE Espacio?Temporal (STRMSE) menor a 1.0.

773.1.#.t: Journal of Applied Research and Technology; Vol. 8 Núm. 01

773.1.#.o: https://jart.icat.unam.mx/index.php/jart

022.#.#.a: ISSN electrónico: 2448-6736; ISSN: 1665-6423

310.#.#.a: Bimestral

264.#.1.b: Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, UNAM

doi: https://doi.org/10.22201/icat.16656423.2010.8.01.468

harvesting_date: 2023-11-08 13:10:00.0

856.#.0.q: application/pdf

245.1.0.b: The CR??+ Classification Algorithm for Spatio?Temporal Prediction of Criminal Activity

last_modified: 2024-03-19 14:00:00

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