Bokeh Networkx Directed Graph – Saya agak bingung dengan artikel ini, Menargetkan Pembunuhan Pisau untuk Polisi Pencegahan;

Ini, HS mencoba menjadwalkan rute berdasarkan risiko kejahatan pisau di daerah London yang sedikit padat. Jadi, inilah area berisiko tinggi yang teridentifikasi.

Bokeh Networkx Directed Graph

Ini adalah upaya ad hoc tetapi mengagumkan untuk menetapkan jadwal yang masuk akal. Seperti yang dapat Anda lihat dari grafik mereka, masih ada sedikit pembunuhan di area kejahatan pisau berisiko “tinggi”, jadi jika tujuannya adalah untuk mengurangi jumlah pembunuhan, program ini agak mati di dalam air (saya menulis tentang kurangnya prediktabilitas model di sini). :

Data Science On Twitter

Saya tidak berpikir masuk akal untuk mengatur tur yang Anda kunjungi di mana-mana, tetapi saya pikir ini adalah pertanyaan yang sedikit lebih kecil tentang bagaimana membuat tur hotspot yang diinformasikan secara geografis. Jadi, alih-alih menargetkan satu sel dari grid PredPol, pilih beberapa area untuk dikunjungi untuk hotspot. (Saya juga tidak dapat membayangkan bahwa 41 LSOA secara geografis berdekatan, yaitu akan lebih masuk akal untuk melakukan tur untuk area yang terhubung daripada untuk area yang jauh dari satu sama lain).

Petugas juga tidak suka ruang kecil dan sepi, dan saya pikir lebih masuk akal untuk sedikit memperluas cakupannya. Inilah upaya saya untuk menemukan rute yang masuk akal ini.

Begini cara saya memikirkan masalah, lihat diagram hipotetis di bawah ini. Kami memiliki dua pilihan untuk hotspot yang kami targetkan, di mana lokasi catatan kejahatan tercantum pada tag teks.

Untuk pendekatan Select Top Hotspot (misalnya PredPol), sel grid kontinu kiri atas harus dipilih, ini adalah intensitas tertinggi. Namun, kami memiliki pilihan lain, hot spot yang lebih umum di sudut kanan bawah. Meskipun ini adalah kepadatan yang lebih rendah, itu akhirnya menjadi lebih banyak kejahatan secara keseluruhan.

Pyconjp 2018: Interactive Network Visualization Using Python 〜 Networkx + Bokehで Pepの参照関係を可視化する

Selanjutnya, saya merumuskan program integer untuk mencoba memecahkan masalah menemukan substring yang baik dalam grafik yang bersama-sama menangkap lebih banyak kejahatan. Jadi pada grafik di atas, jika saya memilih dua sub-rute, saya mendapatkan hasilnya sebagai (di mana node diidentifikasi oleh mereka

Area di sudut kiri atas), tetapi skala area ini. Perhatikan juga bahwa cara saya memprogram mesh ini tidak melewati area nol

Omg, Bokeh Is Better Than Ever!

Bagan di mana Anda bisa mengatakan ok, saya mulai dengan A dan kemudian saya bisa pergi ke B alih-alih C. Dalam set variabel keputusan saya, saya punya pilihan di mana subskrip pertama adalah:

Simpul adalah simpul dari mana kami menghitung statistik kepadatan kejahatan kumulatif kami. Jadi jika simpul B memiliki 10 kejahatan dan 0,1 kilometer persegi, kita akan memiliki kepadatan kejahatan 100 per kilometer persegi.

Sekarang, agar formulasi ini berfungsi, kita perlu menambahkan beberapa node khusus ke jaringan lokasi reguler kita. Saya menyebut node ini sebagai node “Start” dan “End” (walaupun mereka dapat disebut node sumber / outlet). Semua node awal terlihat seperti ini:

Jadi Anda melakukan ini untuk setiap node di jaringan Anda. Kemudian Anda juga memiliki simpul akhir, mis.

Networkx Visualization Powered By Bokeh

Node Asal, bukan node Asal, node Asal hanya mewarisi statistik kepadatan kejahatan dari data node Asal. Namun, untuk node terminal, cukup untuk menetapkan statistik nilai objektifnya ke nol (hanya relevan saat mendefinisikan batasan).

Adalah pembatasan aliran. Jika sebuah node memiliki satu entry edge, node tersebut tidak dapat memiliki entry edge yang berbeda (sehingga Anda hanya dapat memilih lokasi satu kali).

Ini adalah kendala bahwa jika node input dipilih, salah satu tepi output harus dipilih.

Tentukan jumlah k tur / rute yang akan dipilih di akhir. Karena node awal/akhir adalah spesial, kita memiliki k rute yang berasal dari node awal dan k rute menuju node akhir.

Code & Vis Gallery

Dengan keterbatasan ini, Anda masih bisa mendapatkan siklus mikro yang saya temukan. Jadi sesuatu seperti X -> Z -> X.

Jadi apa sebenarnya DensityPenalty itu? Ini adalah nilai yang menghukum area yang dikunjungi di bawah ambang batas ini. Ini karena penalti kepadatan adalah ambang perkiraan untuk kepadatan minimum yang harus dimiliki suatu rute.

Secara default, saya merekomendasikan indeks akurasi prediktif 10. Di mana saya bisa mendapatkan 10 yang Anda minta? Hukum konsentrasi kejahatan Weissburd menunjukkan bahwa 5% area harus mengandung 50% kejahatan, yang merupakan PAI 0,5 / 0,05 = 10. Dalam contoh data DC saya, saya hanya menghitung kepadatan kejahatan aktual per satuan luas yang sesuai dengan . 10 ke PAI.

Namun, Anda dapat menyesuaikan ini, jika Anda lebih suka tur yang lebih kecil dengan kepadatan kejahatan yang lebih tinggi, Anda akan meningkatkan biayanya. Jika Anda lebih suka perjalanan yang lebih lama, kurangi.

Customizing Networkx Graphs. Your One Stop Shop For All Things…

Ini adalah cara terbaik yang saya bisa temukan bagaimana menukar ide penyebaran hotspot target untuk memilih area terbaik. Jika Anda terganggu, Anda akan berakhir dengan kepadatan yang lebih sedikit. Ini berarti hukuman objektif ringan untuk mencoba dan menjaga tur yang dipilih dalam ambang kepadatan tertentu (dan pilih tur yang lebih baik, jika tersedia). Saya sudah mencoba mencari tahu apakah saya bisa memaksimalkan PAI untuk sementara waktu, tapi kemudian PAI selalu turun di area yang lebih besar, jadi Anda perlu menetapkan target Anda secara berbeda.

Dalam formulasi ini, saya hanya mempertimbangkan node yang terhubung (berlawanan dengan salesman keliling biasa di mana itu adalah grafik jarak yang terhubung penuh). Ini membuatnya lebih mudah untuk dikelola. Dalam kata-kata itu jika Anda punya

Secara umum, jika Anda membuat area yang terhubung langsung di geogrid (yaitu koneksi lingkungan), Anda akan memiliki kurang dari 8 tetangga (biasanya rata-rata 6) per area. Jadi dengan daerah super-produktif 4k yang lebih rendah di London, jika saya harus pergi untuk tur, saya akan berasumsi itu akan kurang dari

Karena sulit (dan saya sarankan melakukannya pada resolusi geografis yang lebih rendah), saya mengujinya pada mesh yang lebih kasar. Saya menggunakan data dari disertasi saya, jaringan 21.506 unit jalan (baik ruas jalan dan persimpangan) di Washington. Lingkungan yang saya gunakan untuk unit mikro ini berbasis Voronoi sehingga ada lebih banyak tetangga daripada Anda. itu akan murni konektivitas berbasis jalan. Namun, akhirnya menjadi kurang dari 200.000. variabel keputusan dan 110 ribu. keterbatasan. Jadi ini adalah tes yang lebih baik di alam liar untuk melihat apakah masalahnya dapat diselesaikan, saya kira.

New Editorial Teams For The Psa’s Bjpir And Politics Journals

Di sini saya meletakkan kode Python dan data yang digunakan untuk analisis ini, saya memiliki fungsi yang bagus di akhir di mana Anda hanya menyajikan jaringan Anda dengan atribut yang sesuai dan menampilkan rute yang berbeda.

Jadi saya akhiri dengan contoh 4 dan 8 tur anak berdasarkan data kejahatan kekerasan UCR 2011 (perampokan, perampokan dan pembunuhan, tidak ada pemerkosaan dalam data publik). Saya menggunakannya untuk penalti PAI = Ambang 10, jadi itu harus membatasi tur ke sekitar nilai itu. Hanya membutuhkan waktu 2 menit untuk menyesuaikan model untuk 4 tur dan kurang dari 2,5 menit untuk 8 tur di komputer saya. Jadi seharusnya tidak menjadi masalah besar untuk mengambil variabel keputusan ke lebih banyak subruang dan masih dapat dipecahkan dalam kehidupan nyata.

Perhitungan luas diberikan dalam meter persegi, maka angkanya tinggi. Namun di sebelah kanan Anda bisa melihat bahwa setiap wisata anak memiliki PAI di atas 10.

Berikut adalah peta interaktif di mana Anda dapat memperbesar contoh masing-masing dari 4 tur anak. Di bawah ini adalah tangkapan layar dari salah satu sub-wisata. Anda dapat melihat bahwa karena saya mendefinisikan area terhubung saya dengan sertifikat Voronoi, mereka tidak benar-benar mengikuti grid jalan.

Data Visualization In Bokeh — Line Graph

Dalam contoh 8-rute, ini akan mengembalikan beberapa rute nol, jadi tidak mungkin membuat 8 sub-rute dalam data ini yang memenuhi ambang PAI> = 10.

Anda dapat melihat bahwa Anda berakhir dengan tur dengan nilai PAI yang lebih tinggi tetapi total kejahatan yang lebih rendah.

Anda mungkin bertanya-tanya mengapa dia tidak memilih area dengan setidaknya satu kejahatan? Ternyata saya menimbang area di sini berdasarkan areanya (formulasi ini akan lebih baik dengan sel mesh dengan area yang rata, jadi fungsi tujuan saya secara teknis adalah

Di mana w_j adalah persentase dari luas total (yaitu, penyebut dalam perhitungan PAI). Jadi akhirnya memilih area yang terkecil karena menghasilkan penalti terendah dari fungsi tujuan (w_j kecil). DI: