Advancements in mobile technology a

Advancements in mobile technology and computing have fostered the collection of a large number of civic datasets that capture the pulse of urban life. Furthermore, the open government and data initiative has led many local authorities to make these datasets publicly available, hoping to drive innovation that will further improve the quality of life for the city-dwellers. In this paper, we develop a novel application that utilizes crime data to provide safe urban navigation. Specifically, using crime data from Chicago and Philadelphia we develop a risk model for their street urban network, which allows us to estimate the relative probability of a crime on any road segment. Given such model we define two variants of the SafePaths problem where the goal is to find a short and low-risk path between a source and a destination location. Since both the length and the risk of the path are equally important but cannot be combined into a single objective, we approach the urban-navigation problem as a biobjective shortest path problem. Our algorithms aim to output a small set of paths that provide tradeoffs between distance and safety. Our experiments demonstrate the efficacy of our algorithms and their practical applicability.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความก้าวหน้าในเทคโนโลยีโทรศัพท์มือถือและคอมพิวเตอร์ได้ส่งเสริมชุดของจำนวนชุดข้อมูลซีวิคที่จับชีพจรของเมืองขนาดใหญ่ นอกจากนี้ การริเริ่มเปิดข้อมูลและรัฐบาลได้นำเจ้าหน้าที่ท้องถิ่นมากมายเพื่อให้ชุดข้อมูลเหล่านี้เผยแพร่ หวังที่จะไดรฟ์นวัตกรรมที่จะพัฒนาคุณภาพชีวิตสำหรับประชาชนที่ ในกระดาษนี้ เราพัฒนาโปรแกรมประยุกต์แบบใหม่ที่ใช้ข้อมูลอาชญากรรมให้การนำทางในเมืองที่ปลอดภัย โดยเฉพาะ ใช้ข้อมูลอาชญากรรมจากชิคาโกและฟิลาเดลเฟียที่เราพัฒนาแบบจำลองความเสี่ยงสำหรับถนนในเมืองเครือข่าย ซึ่งช่วยให้เราประเมินความน่าเป็นญาติของอาชญากรรมในส่วนถนน เราให้รุ่นดังกล่าวกำหนดสองตัวแปรของปัญหา SafePaths ซึ่งเป้าหมายคือการ ค้นหาเส้นทางสั้น และความ เสี่ยงต่ำระหว่างแหล่งและสถานที่ปลายทาง ตั้งแต่ความยาวและความเสี่ยงของเส้นมีความสำคัญเท่าเทียมกัน แต่ไม่สามารถรวมกันในวัตถุประสงค์เดียว เราเข้าเมืองนำปัญหาเป็นปัญหาเส้นทางที่สั้นที่สุด biobjective อัลกอริทึมของเราจุดมุ่งหมายในการแสดงผลชุดเล็กของเส้นทางที่ให้การยืนยันระหว่างระยะทางและความปลอดภัย การทดลองของเราแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของอัลกอริทึมของเราและความจริงของพวกเขา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความก้าวหน้าในเทคโนโลยีโทรศัพท์มือถือและคอมพิวเตอร์ได้เสริมสร้างคอลเลกชันของจำนวนมากของชุดข้อมูลของพลเมืองที่จับชีพจรของชีวิตในเมือง นอกจากนี้รัฐบาลเปิดข้อมูลและความคิดริเริ่มได้นำเจ้าหน้าที่ท้องถิ่นมากมายที่จะทำให้ชุดข้อมูลเหล่านี้สามารถใช้ได้ต่อสาธารณชนหวังที่จะผลักดันนวัตกรรมที่ต่อไปจะปรับปรุงคุณภาพชีวิตของเมืองผู้อยู่อาศัย ในบทความนี้เราพัฒนาแอพลิเคชันใหม่ที่ใช้ข้อมูลอาชญากรรมเพื่อให้นำทางเมืองปลอดภัย โดยเฉพาะการใช้ข้อมูลอาชญากรรมจากชิคาโกและฟิลาเดลเราพัฒนาแบบจำลองความเสี่ยงสำหรับถนนเครือข่ายในเขตเมืองของพวกเขาซึ่งช่วยให้เราสามารถประเมินความน่าจะเป็นญาติของอาชญากรรมในส่วนถนนใด ๆ ได้รับรุ่นดังกล่าวที่เรากำหนดสองสายพันธุ์ของปัญหา SafePaths ที่มีเป้าหมายคือการหาเส้นทางที่สั้นและมีความเสี่ยงต่ำระหว่างแหล่งที่มาและที่ตั้งของปลายทาง เนื่องจากทั้งสองมีความยาวและความเสี่ยงของเส้นทางที่มีความสำคัญเท่า ๆ กัน แต่ไม่สามารถรวมกันเป็นเป้าหมายเดียวที่เราเข้าใกล้ปัญหาเมืองนำทางเป็นปัญหาเส้นทางที่สั้นที่สุด biobjective อัลกอริทึมของเรามุ่งมั่นที่จะส่งออกชุดเล็ก ๆ ของเส้นทางที่ให้เกิดความสมดุลระหว่างระยะทางและความปลอดภัย การทดลองของเราแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของอัลกอริทึมและการบังคับใช้จริงของพวกเขาของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความก้าวหน้าในเทคโนโลยีโทรศัพท์มือถือและคอมพิวเตอร์ได้พัฒนาคอลเลกชันของตัวเลขขนาดใหญ่ของซีวิคข้อมูลที่จับชีพจรของชีวิตในเมือง นอกจากนี้ รัฐบาลเปิดข้อมูลโครงการได้นำเจ้าหน้าที่ท้องถิ่นหลายคนให้ข้อมูลเหล่านี้ต่อสาธารณะ หวังผลักดันนวัตกรรมที่จะปรับปรุงคุณภาพของชีวิตในเมือง ในงานวิจัยนี้ เราได้พัฒนาโปรแกรมที่ใช้ข้อมูลนวนิยายอาชญากรรมเพื่อให้ปลอดภัยในการเดินเรือ โดยเฉพาะการใช้ข้อมูลอาชญากรรมจากชิคาโกและฟิลาเดลเฟีย เราพัฒนารูปแบบของความเสี่ยงสำหรับถนนเมืองเครือข่าย ซึ่งช่วยให้เราเพื่อประเมินความน่าจะเป็นของอาชญากรรมบนถนนใด ๆส่วน ให้เรากำหนด เช่น รุ่นสองสายพันธุ์ของ safepaths ปัญหาที่เป้าหมายคือการค้นหาความสั้นและเส้นทางระหว่างแหล่งที่มาและสถานที่ปลายทาง เพราะทั้งความยาวและความเสี่ยงของเส้นทางเป็นอย่างเท่าเทียมกันที่สำคัญแต่ไม่สามารถรวมกันเป็นวัตถุประสงค์เดียวเราเข้าหาปัญหาการเดินเรือในเมืองเป็น biobjective เส้นทางที่สั้นที่สุดปัญหา ขั้นตอนวิธีของเรามุ่งมั่นที่จะออกชุดขนาดเล็กของเส้นทางที่ให้ tradeoffs ระหว่างระยะทางและความปลอดภัย การทดลองของเราแสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพของขั้นตอนวิธีของเราและการใช้ประโยชน์ของพวกเขา