Lebih

Mengurangi ukuran label secara otomatis agar sesuai dengan poligon

Mengurangi ukuran label secara otomatis agar sesuai dengan poligon


Saya ingin membuat label secara otomatis lebih kecil sehingga sesuai dengan poligon. Ukuran font terbesar adalah 12 dan saya ingin mengurangi ukuran font agar dibatasi pada batas poligon.

Ada opsi yang memakan waktu menggunakan kalkulator bidang dengan menggunakan bidang area poligon. Apakah ada cara lain seperti menggunakan plugin atau serupa untuk mengurangi ukuran font secara otomatis?


  • Anda dapat membuat ukuran font konstan dalam meter daripada poin, sehingga akan disesuaikan dengan peta. Di Layer Styling, pilih Meters at Scale, bukan Points.

  • Anda juga dapat menjadikan ukuran dalam poin (atau meter) sebagai fungsi area poligon, menggunakan ekspresi.

    Poligon di bawah ini berukuran 10.000 km persegi di bagian luar, dan lebih kecil di bagian tengah peta. Ungkapan untuk ukuran (dalam skala meter) sederhana:

    $area/200000

    Rumus yang lebih kompleks mungkin berguna.

Diperbesar, skalanya sesuai dengan peta:

Anda dapat mendasarkan ukuran font pada area poligon.


Tidak yakin apakah Anda sudah mencoba ini tetapi Anda dapat mengeditnya penempatan dari label Anda:

Properti lapisan > Label > Penempatan

Pilih Offset dari centroid dan pilih seluruh poligon dan kuadran tengah.

Kecuali Anda juga mengedit edit Visibilitas berbasis skala dalam Bagian rendering (Properti lapisan > Label > Rendering), label akan terus muncul pada ukuran yang sama saat memperbesar atau memperkecil yang dapat mengakibatkan label melebihi batas poligon.


Bagaimana Anda memilih font untuk ruang yang sangat terbatas, yaitu akan sesuai dengan teks yang paling BACA di ruang terkecil?

Saya sering memiliki ruang yang sangat terbatas saat membuat laporan dan dasbor untuk pengguna. Saya biasanya menggunakan Arial, atau Arial Narrow, tetapi UI bukan bidang keahlian saya, jadi saya ingin tahu, bagaimana Anda menentukan font yang optimal untuk menyesuaikan teks yang paling mudah dibaca di ruang terkecil?

Berikut ini contohnya: Ingatlah bahwa ini hanyalah sebuah contoh, karena terkadang ruang terbatas, seperti saat Anda perlu memasukkan jutaan kolom ke dalam laporan, dll.


Mengurangi ukuran label secara otomatis agar sesuai dengan poligon - Sistem Informasi Geografis

Seluruh Dunia (online), 26 September 2020

Pengecer Fashion Online telah meningkat secara signifikan dalam popularitas selama dekade terakhir, memungkinkan pelanggan untuk menjelajahi ratusan ribu produk tanpa perlu mengunjungi beberapa toko atau berdiri dalam antrian panjang untuk checkout. Namun, pelanggan masih menghadapi beberapa kendala dengan solusi belanja online saat ini. Misalnya, pelanggan sering merasa kewalahan dengan banyaknya pilihan ragam dan merek. Selain itu, masih ada kekurangan saran efektif yang mampu memuaskan preferensi gaya pelanggan, atau ukuran dan kebutuhan yang sesuai, yang diperlukan untuk memungkinkan mereka dalam proses pengambilan keputusan. Selain itu, dalam beberapa tahun terakhir belanja sosial dalam mode telah muncul, berkat platform seperti Instagram, memberikan peluang yang sangat menarik yang memungkinkan untuk menjelajahi mode dengan cara yang sangat baru. Perkembangan baru-baru ini memberikan tantangan yang menarik bagi Sistem Rekomendasi dan komunitas penelitian Machine Learning.

Lokakarya ini bertujuan untuk mempertemukan para peneliti dan praktisi di bidang mode, rekomendasi, dan pembelajaran mesin untuk membahas masalah terbuka di bidang-bidang yang disebutkan di atas. Ini melibatkan penanganan masalah interdisipliner dengan semua tantangan yang menyertainya. Dalam lokakarya ini, kami bertujuan untuk memulai percakapan di antara para profesional di industri mode dan e-commerce serta ilmuwan sistem pemberi rekomendasi, dan menciptakan ruang baru untuk kolaborasi antara komunitas-komunitas ini yang diperlukan untuk mengatasi masalah-masalah mendalam ini. Untuk memberikan kesempatan yang kaya untuk berbagi pendapat dan pengalaman di bidang yang sedang berkembang seperti itu, kami akan menerima kiriman makalah tentang ide-ide mapan dan baru, serta format partisipasi interaktif baru.

Pembicara Utama, Ralf Herbrich, Wakil Presiden Senior Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin di Zalando

Ralf Herbrich memimpin beragam departemen dan inisiatif yang, pada intinya, melakukan penelitian di bidang kecerdasan buatan (AI) yang mencakup ilmu data, pembelajaran mesin, dan ekonomi agar Zalando menjadi titik awal AI mode. Tim Ralf menerapkan dan memajukan sains di banyak bidang ilmiah yang sudah mapan termasuk visi komputer, pemrosesan bahasa alami, sains data, dan ekonomi. Ralf bergabung dengan Zalando SE sebagai SVP Data Science and Machine Learning pada Januari 2020.
Minat penelitiannya meliputi inferensi dan pengambilan keputusan Bayesian, pemrosesan bahasa alami, visi komputer, teori pembelajaran, robotika, sistem terdistribusi, dan bahasa pemrograman. Ralf adalah salah satu penemu sistem Drivatars™ dalam seri Forza Motorsport serta sistem peringkat dan perjodohan TrueSkill™ di Xbox Live.

Pembicara Utama, James Caverlee, Profesor di Texas A&M University

James Caverlee adalah Profesor dan Anggota Fakultas Lynn '84 dan Bill Crane '83 di Texas A&M University di Departemen Ilmu dan Teknik Komputer. Penelitiannya menargetkan topik dari sistem pemberi rekomendasi, media sosial, pencarian informasi, penambangan data, dan sistem informasi jaringan yang muncul. Kelompoknya telah didukung oleh NSF, DARPA, AFOSR, Amazon, Google, antara lain. Caverlee berfungsi sebagai associate editor untuk IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), IEEE Intelligent Systems, dan Social Network Analysis and Mining (SNAM). Dia adalah co-chair umum dari 13th ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM 2020), dan telah menjadi anggota komite program senior tempat-tempat seperti KDD, SIGIR, SDM, WSDM, ICWSM, dan CIKM.​

Topik yang disarankan untuk pengiriman adalah (tetapi tidak terbatas pada):

  • Visi komputer dalam Mode (klasifikasi gambar, segmentasi semantik, deteksi objek.)
  • Pembelajaran mendalam dalam sistem rekomendasi untuk Fashion.
  • Pembelajaran dan penerapan gaya busana (gaya yang dipersonalisasi, preferensi implisit dan eksplisit, anggaran, perilaku sosial, dll.)
  • Rekomendasi Ukuran dan Kesesuaian melalui pelanggan penambangan ukuran dan preferensi kecocokan implisit dan eksplisit.
  • Model artikel dan merek ukuran dan kesamaan cocok.
  • Penggunaan ontologi dan metadata artikel dalam mode dan ritel (NLP, penambangan sosial, pencarian.)
  • Mengatasi masalah cold-start baik untuk item dan pengguna dalam rekomendasi mode.
  • Transfer pengetahuan dalam sistem rekomendasi mode multi-domain.
  • Rekomendasi gabungan tentang riwayat pelanggan dan perilaku online.
  • Rekomendasi multi atau lintas domain (media sosial dan toko online)
  • Teknik menjaga privasi untuk penelusuran preferensi pelanggan.
  • Memahami faktor sosial dan psikologis serta dampak pengaruhnya terhadap pilihan mode pengguna (seperti Instagram, influencer, dll.)

Untuk mendorong reproduktifitas pekerjaan penelitian yang disajikan dalam lokakarya, kami mengumpulkan daftar kumpulan data terbuka di situs web fashionXrecsys. Semua karya yang dikirimkan, yang dievaluasi setidaknya dalam satu dari kumpulan data terbuka yang dijelaskan, akan dipertimbangkan untuk makalah terbaik, makalah siswa terbaik, dan penghargaan demo terbaik, yang akan diberikan oleh sponsor kami.

Bimbingan

Untuk pertama kalinya, kami akan menawarkan kesempatan bimbingan kepada siswa yang ingin mendapatkan umpan balik awal tentang pekerjaan mereka oleh rekan-rekan industri. Kami bertujuan untuk meningkatkan peluang publikasi karya siswa yang inovatif, serta untuk mendorong pertukaran awal di seluruh akademisi dan industri. Sebagai mentee, Anda harus mengharapkan setidaknya satu putaran review pekerjaan Anda sampai batas waktu penyerahan. Jika pekerjaan Anda diterima, Anda juga harus mengharapkan setidaknya satu sesi umpan balik mengenai demo, poster, atau presentasi lisan Anda.

Jika Anda ingin berpartisipasi dalam program mentoring, silakan hubungi melalui email.

Petunjuk Pengiriman Kertas

  • Semua pengiriman dan ulasan akan ditangani secara elektronik melalui EasyChair Papers harus diserahkan paling lambat pukul 23:59, AoE (Anywhere on Earth) pada 29 Juli 2019.
  • Kiriman harus disiapkan sesuai dengan format ACM RecSys satu kolom. Makalah panjang harus melaporkan kontribusi substansial dari nilai abadi. Panjang maksimum adalah 14 halaman (tidak termasuk referensi) dalam format kolom tunggal yang baru. Untuk makalah pendek, panjang maksimum adalah 7 halaman (tidak termasuk referensi) dalam format kolom tunggal yang baru.
  • Proses peer review adalah double-blind (yaitu dianonimkan). Ini berarti bahwa semua kiriman tidak boleh menyertakan informasi yang mengidentifikasi penulis atau organisasi mereka. Secara khusus, jangan sertakan nama dan afiliasi penulis, anonimkan kutipan dari karya Anda sebelumnya dan hindari memberikan informasi lain yang memungkinkan untuk mengidentifikasi penulis, seperti ucapan terima kasih dan pendanaan. Namun, dapat diterima untuk secara eksplisit merujuk dalam makalah ke perusahaan atau organisasi yang menyediakan kumpulan data, eksperimen yang dihosting, atau solusi yang digunakan, jika secara khusus diperlukan untuk memahami pekerjaan yang dijelaskan dalam makalah.
  • Karya yang dikirimkan harus asli. Namun, laporan teknis atau pengungkapan ArXiv sebelum atau bersamaan dengan penyerahan lokakarya, diperbolehkan, asalkan tidak ditinjau oleh rekan sejawat. Penyelenggara juga mendorong penulis untuk membuat kode dan kumpulan data mereka tersedia untuk umum.
  • Kontribusi yang diterima diberikan slot presentasi lisan atau poster di lokakarya. Setidaknya satu penulis dari setiap kontribusi yang diterima harus menghadiri lokakarya dan mempresentasikan karya mereka. Silakan hubungi organisasi lokakarya jika tidak ada penulis yang dapat hadir.
  • Semua makalah yang diterima akan tersedia melalui situs web program. Selain itu, kami sedang dalam percakapan dengan Springer untuk menerbitkan makalah lokakarya dalam jurnal edisi khusus.

Petunjuk Pengajuan Tambahan untuk Demo

Deskripsi demo harus disiapkan sesuai dengan format prosiding ACM SIG kolom ganda standar dengan batas satu halaman. Pengajuan harus mencakup:

  • Ikhtisar algoritme atau sistem yang merupakan inti dari demo, termasuk kutipan ke publikasi apa pun yang mendukung karya tersebut.
  • Diskusi tentang tujuan dan kebaruan demo.
  • Deskripsi pengaturan yang diperlukan. Jika sistem akan menampilkan komponen yang dapat diinstal (misalnya, aplikasi seluler) atau situs web untuk digunakan pengguna selama atau setelah konferensi, harap sebutkan ini.
  • Tautan ke tangkapan layar yang dinarasi dari sistem Anda yang sedang beraksi, idealnya video (Bagian ini akan dihapus untuk versi siap kamera dari kontribusi yang diterima)

  • Batas waktu bimbingan: 10 Juni 2020
  • Batas waktu pengiriman: 29 Juli 2020
  • Batas waktu peninjauan: 14 Agustus 2020
  • Pemberitahuan penulis: 21 Agustus 2020
  • Batas waktu versi kamera-siap: 4 September 2020
  • Lokakarya: 26 September 2020

Makalah terpilih dari lokakarya telah diterbitkan di Sistem Rekomendasi dalam Mode dan Ritel, oleh Nima Dokoohaki, Shatha Jaradat, Humberto Jess Corona Pampín dan Reza Shirvany. Bagian dari seri buku Springer's Lecture Notes in Electrical Engineering (LNEE, volume 734)

    [presentasi] Pentingnya afinitas merek dalam rekomendasi fashion mewah, oleh Diogo Goncalves, Liwei Liu, João Sá, Tiago Otto, Ana Magalhães dan Paula Brochado [presentasi] Pemodelan Warna Probabilistik Produk Pakaian, Mohammed Al-Rawi dan Joeran Beel [presentasi ] Identifikasi Estetika Pengguna untuk Rekomendasi Fashion, oleh Liwei Liu, Ivo Silva, Pedro Nogueira, Ana Magalhães dan Eder Martins
    [presentasi] Perhatian Memberi Anda Ukuran yang Tepat dan Fit dalam Fashion, oleh Karl Hajjar, Julia Lasserre, Alex Zhao dan Reza Shirvany [presentasi] Towards User-in-the-Loop Online Rekomendasi Ukuran Fashion dengan Beban Kognitif Rendah, oleh Leonidas Lefakis, Evgenii Koriagin, Julia Lasserre dan Reza Shirvany
  • Heidi Woelfle (University of Minnesota, Wearable Technology Lab), Jessica Graves (Sefleuria), Julia Lasserre (Zlando), Paula Brochado (FarFetch), Shatha Jaradat (KTH Royal Institute of Technology)

Shatha Jaradat

Institut Teknologi Kerajaan KTH

Nima Dokoohaki

Humberto Corona

Reza Shirvany

Berikut ini adalah daftar kumpulan data yang tidak lengkap yang relevan untuk lokakarya fashionXrecsys. Peserta yang mempresentasikan karya di salah satu kumpulan data ini akan secara otomatis menjadi bagian dari jalur tantangan lokakarya. Jika ada kumpulan data publik yang menurut Anda harus ditambahkan ke daftar, silakan hubungi panitia penyelenggara.

Rekomendasi ukuran produk dan prediksi kecocokan sangat penting untuk meningkatkan pengalaman berbelanja pelanggan dan mengurangi tingkat pengembalian produk. Namun, memodelkan umpan balik kecocokan pelanggan merupakan tantangan karena semantiknya yang halus, yang timbul dari evaluasi subjektif produk dan distribusi label yang tidak seimbang (sebagian besar umpan balik adalah "Fit"). Kumpulan data ini, yang merupakan satu-satunya kumpulan data terkait yang cocok yang tersedia secara publik saat ini, yang dikumpulkan dari ModCloth dan RentTheRunWay dapat digunakan untuk mengatasi tantangan ini guna meningkatkan proses rekomendasi.

Deskripsi: DeepFashion adalah basis data pakaian berskala besar yang berisi lebih dari 800.000 gambar mode yang beragam mulai dari gambar toko yang ditata dengan baik hingga foto konsumen yang tidak dibatasi. DeepFashion dianotasi dengan informasi yang kaya tentang item pakaian. Setiap gambar dalam kumpulan data ini diberi label dengan 50 kategori, 1.000 atribut deskriptif, kotak pembatas, dan landmark pakaian. DeepFashion juga berisi lebih dari 300.000 pasangan gambar cross-pose/cross-domain.

Deskripsi: DeepFashion2 adalah kumpulan data mode yang komprehensif. Ini berisi 491 ribu gambar beragam dari 13 kategori pakaian populer dari toko belanja komersial dan konsumen. Ini benar-benar memiliki 801K item pakaian pakaian, di mana setiap item dalam gambar diberi label dengan skala, oklusi, zoom-in, sudut pandang, kategori, gaya, kotak pembatas, landmark padat dan topeng per-piksel. Ada juga 873K pakaian Konsumen Komersial berpasangan.

Deskripsi: Street2Shop memiliki 20.357 gambar berlabel pakaian yang dikenakan oleh orang-orang di dunia nyata, dan 404.683 gambar pakaian dari situs belanja. Dataset berisi 39.479 pasang item yang sama persis yang dikenakan di foto jalanan dan ditampilkan di gambar toko.

Deskripsi: Fashionista adalah kumpulan data baru untuk mempelajari penguraian pakaian, berisi 158.235 foto mode dengan anotasi teks terkait.

Deskripsi: Kumpulan data Paper Doll adalah kumpulan besar gambar mode yang ditandai tanpa anotasi manual. Ini berisi lebih dari 1 juta gambar dari chictopia.com dengan tag metadata terkait yang menunjukkan karakteristik seperti warna, item pakaian, atau acara.

Deskripsi: Fashion-MNIST adalah kumpulan data gambar artikel Zalando—terdiri dari kumpulan pelatihan 60.000 contoh dan kumpulan uji 10.000 contoh. Setiap contoh adalah gambar skala abu-abu 28x28, terkait dengan label dari 10 kelas.

Deskripsi: ModaNet adalah kumpulan data gambar mode jalanan yang terdiri dari anotasi yang terkait dengan gambar RGB. ModaNet menyediakan beberapa anotasi poligon untuk setiap gambar.

Deskripsi: Kumpulan data berisi lebih dari 50 ribu gambar pakaian yang diberi label untuk segmentasi berbutir halus.

Deskripsi: Ini adalah dataset E-Commerce Pakaian Wanita seputar ulasan yang ditulis oleh pelanggan. Sembilan fitur pendukungnya menawarkan lingkungan yang bagus untuk mengurai teks melalui berbagai dimensinya. Karena ini adalah data komersial nyata, data tersebut telah dianonimkan, dan referensi ke perusahaan dalam teks dan isi ulasan telah diganti dengan "pengecer".

Deskripsi: Kumpulan data ini berisi ulasan produk dan metadata dari Amazon, termasuk 142,8 juta ulasan selama Mei 1996 - Juli 2014. Kumpulan data ini mencakup ulasan (peringkat, teks, penilaian bermanfaat), metadata produk (deskripsi, informasi kategori, harga, merek, dan gambar fitur), dan tautan (juga melihat/juga membeli grafik).

Deskripsi: Selain gambar produk beresolusi tinggi yang diambil secara profesional, kumpulan data berisi beberapa atribut label yang menjelaskan produk yang dimasukkan secara manual saat membuat katalog. Dataset juga berisi teks deskriptif yang mengomentari karakteristik produk.

Deskripsi: Dataset memiliki informasi 100k pesanan dari 2016 hingga 2018 yang dibuat di beberapa pasar di Brasil. Fitur-fiturnya memungkinkan melihat pesanan dari berbagai dimensi: dari status pesanan, harga, kinerja pembayaran dan pengiriman hingga lokasi pelanggan, atribut produk, dan akhirnya ulasan yang ditulis oleh pelanggan. Dataset berisi data komersial nyata, telah dianonimkan, dan referensi ke perusahaan dan mitra dalam teks ulasan telah diganti dengan nama-nama rumah besar Game of Thrones.

Deskripsi: Ini adalah kumpulan data yang telah dirayapi sebelumnya, diambil sebagai bagian dari kumpulan data yang lebih besar (lebih dari 5,8 juta produk) yang dibuat dengan mengekstrak data dari Flipkart.com, toko eCommerce India terkemuka.

Deskripsi: Kumpulan data mencakup lebih dari 18.000 gambar dengan meta-data termasuk kategori pakaian, dan anotasi bentuk manual yang menunjukkan apakah bentuk orang tersebut di atas rata-rata atau rata-rata. Data tersebut terdiri dari 181 pengguna yang berbeda dari chictopia. Menggunakan metode multi-foto kami, kami memperkirakan bentuk setiap pengguna. Ini memungkinkan kami untuk mempelajari hubungan antara kategori pakaian dan bentuk tubuh. Secara khusus, kami menghitung distribusi kondisional kategori pakaian yang dikondisikan pada parameter bentuk tubuh.


Rincian

Perhatikan bahwa saat Anda mengubah ukuran plot, label teks tetap berukuran sama, meskipun ukuran area plot berubah. Ini terjadi karena "lebar" dan "tinggi" elemen teks adalah 0. Jelas, label teks memang memiliki tinggi dan lebar, tetapi mereka adalah unit fisik, bukan unit data. Untuk alasan yang sama, menumpuk dan menghindari teks tidak akan berfungsi secara default, dan batas sumbu tidak diperluas secara otomatis untuk menyertakan semua teks.

geom_text() dan geom_label() menambahkan label untuk setiap baris dalam data, bahkan jika koordinat x, y disetel ke nilai tunggal dalam panggilan ke geom_label() atau geom_text() . Untuk menambahkan label pada titik tertentu gunakan annotate() dengan annotate(geom = "text", . ) atau annotate(geom = "label", . ) .

Untuk secara otomatis memposisikan label teks yang tidak tumpang tindih, lihat paket ggrepel.


Abstrak

Usia bangunan mempengaruhi bentuk dan komposisi kainnya dan ini pada gilirannya sangat penting untuk menyimpulkan kinerja energinya. Namun, seringkali data ini tidak diketahui. Dalam makalah ini, kami menyajikan metodologi untuk secara otomatis mengidentifikasi periode konstruksi rumah, untuk tujuan pemodelan dan simulasi energi perkotaan. Kami menjelaskan dua tahap utama untuk mencapai hal ini – model klasifikasi per bangunan dan analisis pascaklasifikasi untuk meningkatkan akurasi inferensi kelas. Pada tahap pertama, kami mengekstrak ukuran morfologi dan karakteristik lingkungan dari pemetaan topografi yang tersedia, Model Permukaan Digital resolusi tinggi dan data batas statistik. Langkah-langkah ini kemudian digunakan sebagai fitur dalam pengklasifikasi hutan acak untuk menyimpulkan kategori usia untuk setiap bangunan. Kami mengevaluasi berbagai kombinasi model prediktif berdasarkan skenario data yang tersedia, mengevaluasinya menggunakan validasi silang 5 kali lipat untuk melatih dan menyesuaikan parameter hiper pengklasifikasi berdasarkan sampel properti kota. Sampel terpisah memperkirakan model validasi silang berkinerja terbaik mencapai akurasi 77%. Pada tahap kedua, kami meningkatkan klasifikasi usia per bangunan yang disimpulkan (untuk sampel uji lingkungan yang berdekatan secara spasial) melalui penggabungan probabilitas prediksi menggunakan metode penalaran spasial yang berbeda. Kami melaporkan tiga metode untuk mencapai ini berdasarkan hubungan ketetanggaan, analisis grafik tetangga dekat dan optimasi label pemotongan grafik. Kami menunjukkan bahwa pasca-pemrosesan dapat meningkatkan akurasi hingga 8 poin persentase.


Menganalisis data mobilitas manusia skala besar: survei metode dan aplikasi pembelajaran mesin

Pola mobilitas manusia mencerminkan banyak aspek kehidupan, dari penyebaran global penyakit menular hingga perencanaan kota dan pola perjalanan harian. Dalam beberapa tahun terakhir, prevalensi metode dan teknologi penentuan posisi, seperti sistem penentuan posisi global, penentuan posisi geografis menara radio seluler, dan sistem penentuan posisi WiFi, telah mendorong upaya untuk mengumpulkan data mobilitas manusia dan untuk menambang pola minat dalam data ini agar untuk mempromosikan pengembangan layanan dan aplikasi berbasis lokasi. Upaya untuk menambang pola signifikan dalam data mobilitas skala besar dan dimensi tinggi telah meminta penggunaan teknik analisis lanjutan, biasanya berdasarkan metode pembelajaran mesin, dan oleh karena itu, dalam makalah ini, kami mensurvei dan menilai berbagai pendekatan dan model yang menganalisis dan mempelajari pola mobilitas manusia terutama menggunakan metode pembelajaran mesin. Kami mengkategorikan pendekatan dan model ini dalam taksonomi berdasarkan karakteristik pemosisiannya, skala analisis, sifat pendekatan pemodelan, dan kelas aplikasi yang dapat mereka layani. Kami menemukan bahwa aplikasi ini dapat dikategorikan ke dalam tiga kelas: pemodelan pengguna, pemodelan tempat, dan pemodelan lintasan, masing-masing kelas dengan karakteristiknya. Akhirnya, kami menganalisis tren jangka pendek dan tantangan masa depan dari analisis mobilitas manusia.

Ini adalah pratinjau konten langganan, akses melalui institusi Anda.


Isi

Kerapatan kernel Sunting

Kepadatan kernel adalah analisis berbasis komputer melalui penggunaan sistem informasi geografis yang digunakan untuk tujuan mengukur intensitas kejahatan. Dibutuhkan peta area yang dipelajari sebagai dasar analisis kemudian dilanjutkan dengan membagi total area atau peta menjadi sel-sel grid yang lebih kecil. [1] Ukuran sel grid tersebut dapat dipilih oleh analis sesuai dengan pertanyaan penelitian yang sedang dipelajari atau aplikasi indentasi. Setiap sel grid memiliki titik pusat. Juga, analis perlu memilih bandwidth. Bandwidth ini pada dasarnya adalah radius pencarian dari pusat setiap grid peta. Ketika analisis dijalankan, bandwidth mencari jumlah kejahatan yang dilaporkan dalam setiap sel. Jumlah kejahatan yang lebih besar yang terletak lebih dekat ke pusat sel menunjukkan intensitas kejahatan yang lebih tinggi. Jika sel ditemukan memiliki tingkat intensitas kejahatan yang tinggi maka mereka diberi nilai tinggi.

Setiap kisi sel di peta diberi nilai. Ini menghasilkan peta lanjutan, misalnya peta kota di bawah yurisdiksi departemen kepolisian tertentu. Peta ini menggambarkan data atau intensitas kejadian kejahatan dalam bentuk gradasi warna untuk setiap grid di seluruh wilayah studi. Setiap bagian peta memiliki sel sehingga setiap bagian peta memiliki nilai intensitas. Oleh karena itu, setelah melakukan analisis densitas kernel, dapat ditentukan apakah sel-sel grid dengan nilai intensitas kejahatan yang tinggi mengelompok bersama dan dengan demikian membentuk hotspot kejahatan. Sel-sel yang memiliki nilai intensitas yang lebih tinggi dalam hotspot kejahatan hanya menunjukkan kepadatan kejahatan tetapi tidak dapat dianalisis lebih lanjut untuk menemukan cakupan spasial konsentrasi kejahatan. Kemampuan untuk memanipulasi ukuran sel dan bandwidth memungkinkan analis untuk menggunakan kepadatan kernel untuk melakukan analisis pada tingkat cakupan kecil dalam hotspot kejahatan.

Edit Matriks Hotspot

Itu Matriks Titik Panas dipelopori oleh Jerry H. Ratcliffe. [2] Ini adalah analisis hotspot Namun, tidak seperti analisis konvensional, ini tidak terbatas pada pemeriksaan hotspot sebagai lokasi geografis belaka. Selain penerapan teknik analisis spasial seperti densitas kernel, LISA atau STAC menggunakan analisis aoristik yang "Premis dasarnya adalah jika waktu suatu peristiwa tidak diketahui, maka waktu mulai dan waktu akhir dapat digunakan untuk memperkirakan matriks probabilitas untuk setiap peristiwa kejahatan untuk setiap jam dalam sehari". [2] Oleh karena itu, matriks hotspot adalah kombinasi dari karakteristik spasial dan temporal yang berkaitan dengan hotspot untuk menentukan pola konsentrasi kejahatan di dalam area dengan intensitas kejahatan yang tinggi.

Ratcliffe membagi matriks hotspot sebagai memiliki atribut spasial dan temporal. Atribut spasial hotspot adalah: Hotpoint mengacu pada tempat tertentu dari mana volume kejahatan yang tinggi dihasilkan. Clustered adalah karakteristik geografis dan representasi hotspot dimana kejahatan terkonsentrasi dengan kepadatan yang lebih besar di berbagai wilayah di lokasi yang diteliti. Kejahatan tersebar adalah kejahatan yang tersebar di seluruh wilayah studi tanpa merumuskan klaster kejahatan yang besar. Ini adalah bentuk terdekat dari distribusi acak kejahatan di suatu titik api. Ratcliffe juga memperkenalkan gagasan karakteristik temporal kejahatan. Diffused adalah hotspot di mana kejahatan mungkin terjadi kapan saja dan tidak ada jendela waktu khusus untuk insiden kejahatan. Focused menggambarkan fenomena di mana kejahatan cenderung terjadi dalam hotspot sepanjang hari, minggu, bulan dengan intensitas yang lebih besar selama satu set jendela kecil waktu. Akut berkaitan dengan hotspot yang mengalami sebagian besar insiden dalam kerangka waktu yang sangat kecil. Insiden kejahatan di luar kerangka waktu itu masih mungkin terjadi, tetapi hampir tidak ada. Ini adalah enam kategori luas yang dikaitkan dengan matriks hotspot. Kategori-kategori ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi daerah-daerah dalam batas-batas administratif dengan intensitas kejahatan yang lebih besar. Hal ini juga memudahkan identifikasi jenis hotspot di wilayah tersebut. Setelah daerah kejahatan utama diketahui, akibatnya, mereka dapat diisolasi oleh analis untuk memeriksanya ke tingkat yang lebih dekat. [2]

Studi empiris 1 (Chicago) Sunting

Proyek Keamanan Komunitas Loyola dibentuk untuk menyelidiki hubungan potensial antara kedai minuman dan bisnis berlisensi lokal lainnya yang sumber pendapatan utamanya atau sebagian bergantung pada penjualan minuman beralkohol di area komunitas Roger Park & Edgewater di kota Chicago. Inisiatif ini merupakan hasil kolaborasi dari banyak kelompok masyarakat karena meningkatnya tingkat kejahatan narkoba dan kekerasan di wilayah tersebut. Para peneliti memiliki akses ke setara dengan a geodatabase, yang pada dasarnya berfungsi sebagai folder besar dengan kemampuan menyimpan banyak file seperti foto udara atau file lain yang mampu menggambarkan informasi geografis. Geodatabase ini disusun dari catatan departemen kepolisian dan kelompok masyarakat lainnya yang berisi data berupa alamat jalan perusahaan yang menjual alkohol. Informasi ini disimpan sebagai file perangkat lunak di komputer yang memungkinkan analisis, geocoding, dan keluaran peta komunitas.

Para peneliti melanjutkan untuk menyusun daftar semua bisnis di wilayah studi yang memegang izin penjualan minuman keras. Para peneliti membatasi diri dari mendefinisikan Taverns sebagai sumber kejahatan. Sebaliknya, mereka memasukkan dalam populasi penelitian mereka setiap bisnis dengan lisensi minuman keras. Ini memfasilitasi masuknya bisnis yang tidak sesuai dengan kategori Warung di daerah dengan tingkat kemiskinan yang lebih tinggi, namun tetap menjalankan fungsi yang sama.

Para peneliti memulai pengkodean geografis yang mengaitkan alamat di dunia nyata ke peta – baik alamat beberapa jenis tempat penjualan minuman keras maupun kejahatan yang terjadi di tempat penjualan minuman keras. Kejahatan yang diberi kode geografis bervariasi di alam dan berkisar dari perilaku tidak tertib hingga kejahatan berat. Setelah kedua kejahatan dan perusahaan telah di-geocode, peta-peta itu dilapis. Ini memfasilitasi identifikasi tempat-tempat minuman keras dengan jumlah kejahatan yang lebih besar di dalam lokasi mereka atau di sekitarnya.

Beberapa keterbatasan dalam penelitian ini adalah bahwa tingkat koordinat yang tinggi tidak cocok. Hal ini karena data mentah dikumpulkan oleh berbagai instansi dan untuk tujuan yang berbeda. Metode analisis yang digunakan adalah menghitung elips hotspot melalui implementasi Spatial and Temporal Analysis of Crime (STAC). Eck dan Weisburb (1995) mendefinisikan proses cara kerja STAC “Pencarian area hot spot STAC dimulai dengan data peta pin individual dan membangun area yang mencerminkan sebaran kejadian yang sebenarnya, terlepas dari batasan yang sewenang-wenang atau yang telah ditentukan sebelumnya. STAC menemukan kluster peristiwa terpadat di peta dan menghitung elips deviasi standar yang paling cocok untuk setiap kluster. (hal. 154). Ditentukan bahwa jumlah toko minuman keras dan bisnis terkait minuman keras tidak tersebar secara acak di daerah tersebut. Mereka umumnya terletak di cluster di sepanjang jalan utama. Ini mendukung gagasan bahwa hotspot mungkin berisi pengaturan kejahatan yang berbeda. Setelah titik api diidentifikasi oleh para peneliti, mereka melanjutkan untuk memeriksa pengaturan titik api dan melihat beberapa konsentrasi kejahatan tingkat alamat tertentu. Studi ini menemukan bahwa konsentrasi tinggi kedai atau toko minuman keras tidak selalu menghasilkan tingkat kejahatan yang tinggi. Disimpulkan bahwa ada tempat-tempat yang bertanggung jawab atas tingkat kejahatan yang lebih tinggi daripada yang lain. Oleh karena itu, tidak semua konsentrasi kejahatan sama-sama menghasilkan kejahatan. Beberapa tempat kejahatan memiliki isyarat lingkungan yang memfasilitasi terjadinya dan kelangsungan viktimisasi kejahatan.

Studi empiris 2 (Boston) Sunting

Studi ini dirancang untuk mengurangi kekerasan pemuda dan pasar senjata di Boston. Ini adalah kolaborasi para peneliti Universitas Harvard, Departemen Kepolisian Boston, petugas masa percobaan, dan pegawai kota lainnya yang memiliki beberapa tingkat pengalaman ketika berurusan dengan pelanggar muda atau pemuda yang rentan terhadap kekerasan. Kelompok ini memulai studi multi-lembaga di bawah persepsi bahwa kepadatan geng yang tinggi beroperasi di wilayah yang diminati atau kota Boston. Diasumsikan bahwa kekerasan remaja adalah produk langsung dari keterlibatan geng hampir dalam setiap insiden kekerasan remaja. Beberapa anggota geng diwawancarai dan diketahui bahwa banyak yang tidak mengklasifikasikan diri mereka sebagai geng atau anggota geng.

Peneliti dengan bantuan geng dan petugas patroli mengidentifikasi area operasi yang berkaitan dengan masing-masing geng atau informasi juga diperoleh dari anggota geng. Setiap area disorot pada peta tercetak ini memfasilitasi identifikasi wilayah yang dikendalikan geng. Langkah selanjutnya adalah pergi ke tangan digitalisasi wilayah geng menjadi peta berbasis perangkat lunak. Melalui proses ini, ditemukan bahwa wilayah operasi geng tidak merata. Wilayah geng menyumbang kurang dari 10% dari Boston.

Data kejahatan kekerasan yang dikonfirmasi atau kemungkinan dilakukan oleh geng di-geocode dan dicocokkan dengan peta teritorial geng. Data ini diperoleh dari Departemen Kepolisian Boston untuk tahun 1994. Melalui geocoding dan peta teritorial geng yang tumpang tindih, konsentrasi utama kejahatan diidentifikasi. Rasio insiden kekerasan secara signifikan lebih tinggi di bawah wilayah operasi geng dibandingkan dengan wilayah yang bebas dari kehadiran geng. Namun, tidak semua geng adalah generator kejahatan atau pelaku kejahatan yang sama. Selain itu, program STAC digunakan untuk membuat elips hotspot untuk mengukur kepadatan sebaran kejahatan. Ini memperkuat hasil sebelumnya bahwa wilayah beberapa geng mengalami tingkat kejahatan yang lebih tinggi. The crime hotspots located in the regions could then be further analyzed for its unique crime concentration pattern.

Randomized Controlled Trials Edit

The Center For Evidence-Based Crime Policy in George Mason University identifies the following randomized controlled trials of hot spot policing as very rigorous. [5]

Authors Study Intervention Results
Braga, A. A., & Bond, B. J. "Policing crime and disorder hot spots: A randomized, controlled trial", 2008 Standard hot spot policing Declines for disorder calls for service in target hot spots.
Hegarty, T., Williams, L. S., Stanton, S., & Chernoff, W. "Evidence-Based Policing at Work in Smaller Jurisdictions", 2014 Standard hot spot policing Decrease in crimes and calls for service across all hot spots during the trial. No statistically significant difference in crimes found between the visibility and visibility-activity hot spots.
Telep, C. W., Mitchell, R. J., & Weisburd, D. "How Much Time Should the Police Spend at Crime Hot Spots? Answers from a Police Agency Directed Randomized Field Trial in Sacramento, California", 2012 Standard hot spot policing Declines in calls for service and crime incidents in treatment hot spots.
Taylor, B., Koper, C. S., Woods, D. J. "A randomized controlled trial of different policing strategies at hot spots of violent crime.", 2011 Three-arms trial with control, standard hot spot policing and problem-oriented policing group. Problem oriented policing is a policing tactic where the police works in teams that include a crime analyst to target the root causes of crime. Standard hot spot policing was not associated with a significant decline in crime after the intervention. Problem-oriented policing was associated with a drop in “street violence” (non-domestic violence) during the 90 days after the intervention.
Rosenfeld, R., Deckard, M. J., Blackburn, E. "The Effects of Directed Patrol and Self-Initiated Enforcement on Firearm Violence: A Randomized Controlled Study of Hot Spot Policing", 2014 Directed patrol and directed patrol with additional enforcement activity Directed patrol alone had no impact on firearm crimes. Directed patrol with additional enforcement activity led to reduction in non-domestic firearm assaults but no reduction in firearm robberies.
Sherman, L. & Weisburd, D. "General deterrent effects of police patrol in crime "hot spots": a randomized, controlled trial", 1995 Directed patrol Decrease in observed crimes in hot spots.
Groff, E. R., Ratcliffe, J. H., Haberman, C. P., Sorg, E. T., Joyce, N. M., Taylor, R. B. "Does what police do at hot spots matter? The Philadelphia Policing Tactics Experiment", 2014 Four arms trial with control, foot patrol, problem-oriented policing and offender-focused policing groups. Offender-focused policing is a policing tactic where the police targets the most prolific and persistent offenders. Foot patrols or problem-oriented policing did not lead to a significant reduction in violent crime or violent felonies. Offender-oriented policing led to reduction in all violent crime and in violent felonies.
Ratcliffe, J., Taniguchi, T., Groff, E. R., Wood, J. D. "The Philadelphia Foot Patrol Experiment: A randomized controlled trial of police patrol effectiveness in violent crime hotspots", 2011 Foot patrol Significant decrease in crime in hot spots that reach a threshold level of pre-intervention violence.
Weisburd, D., Morris, N., & Ready, J. "Risk-focused policing at places: An experimental evaluation", 2008 Community policing and problem-oriented policing targeting juvenile risk factors No impact on self-reported delinquency.
Braga, A. A., Weisburd, D. L, Waring, E. J., Mazerolle, L. G., Spelman, W., & Gajewski, F. "Problem-oriented policing in violent crime places: A randomized controlled experiment", 1999 Problem-oriented policing-problem places Reductions in violent and property crime, disorder and drug selling.
Buerger, M. E. (ed.) "The crime prevention casebook: Securing high crime locations.", 1994 Problem-oriented policing Unable to get landlords to restrict offender access.
Koper, C., Taylor, B. G., & Woods, D. "A Randomized Test of Initial and Residual Deterrence From Directed Patrols and Use of License Plate Readers at Crime Hot Spots", 2013 License plate recognition software at hot spots Effective in combating auto-theft, the effect lasts 2 weeks after the intervention.
Lum, C., Merola, L., Willis, J., Cave, B. "License plate recognition technology (LPR): Impact evaluation and community assessment", 2010 Use of license plate readers mounted on patrol cars in autotheft hot spot areas No impact on auto crime or crime generally.

There are various methods for the identification and/or establishment of emerging geographical locations experiencing high levels of crime concentrations and hotspots. A commonly used method for this process is the implementation of kernel density this method depicts the probability of an event occurring in criminology it refers to crime incidents. This probability is often measured as a Mean and expressed in the form of density on a surface map. A disadvantage in this approach is that in order to obtain the different degrees of intensity, the map is subdivided into several grid cells. Therefore, the final map output have multiple cells with their own respective crime density degrees which facilitate the comparison between hotspots vs hotspots and places with relative low levels of crime. However, there is not finite line highlighting the begging and the exact end of each hotspot and its respective set or individual crime concentrations. This is assuming that the criminal incidents are not evenly distributed across the space within the hotspot. Also, every grid cell has the same crime density within it therefore, it is difficult to know the exact crime pattern within each cell. One way in which the analysts can handle these set of potential deficiencies is by adjusting the grid cells size on the digital map so they can represent a smaller spatial area on the actual ground. Also, the kernel density map can be overlaid with a dot map for which the crime incidents have been geocoded. This method will enable the analysts to corroborate his/her results by having two analysis of the same area. The kernel density map can be used to identify the spatial area that constitutes the hotspot. After Zooming in to the map, the dot map will enable to identify the individual crime distribution pertaining to each hotspot or even to each cell. Ultimately, this allows for an analysis of blocks, street and specific locations and their spatial relationship to crimes in their surroundings.

A potential deficiency in crime concentration analysis and hotspot identification techniques is that crime analysts generally are limited to analyze data collected from their own law enforcement agency. The collection of this data is limited by administrative and geopolitical lines. Crimes are not contained within social boundaries. These boundaries might restrict the analyst from looking at the entire crime picture. Therefore, by only analyzing within a police department's jurisdiction the researcher might be unable to study the actual or miss the root of the crime concentration due to a partial access of the natural flow of crime that is not restricted by geographical lines.

It is important to know the limitations of each analysis techniques. Thus, it is fundamental to know that some techniques do not include temporal characteristics of crime concentrations or crime incidents. One of the future developments in the analysis of crime concentrations should be the inclusion of time at which the incidents occurred. This will enable to create a hotspot in motion rather than static pictures that only capture one moment in time or portraits all crime incidents as if there exist no difference between the time of each crime's occurrence.

Identification of hotspots and consequently crime concentrations enables law enforcing agencies to allocate their human and financial resources effectively. Detecting areas experiencing abnormally high crime densities provide empirical support to police chiefs or managers for the establishment and justification of policies and counter crime measures. [2] It is through this method of crime analysis that areas with greater rates of victimization within a law enforcement's jurisdiction can received greater amounts of attention and therefore problem solving efforts.

Itu crime analyst can utilize one of the various spatial analytical techniques for spotting the crime concentration areas. After the spatial extend of these hot areas are defined, it is possible to formulate research questions, apply crime theories and opt the course(s) of action to address the issues being faced therefore, preventing their potential spatial or quantitative proliferation. One example would be asking why a particular area is experiencing high levels of crime and others are not. This could lead the analyst to examine the hotspot at a much deeper level in order to become aware of the hotspot's inner crime incidents placement patterns, randomization or to examine the different clusters of crime. Because not all places are equal crime generators, individual facilities can be further analyzed in order to establish their relationship to other crimes in their spatial proximity. Similarly, every crime concentration analysis is essentially a snapshot of a given number of criminal acts distributed throughout a geographical area. Thus, crime concentrations analyses can be compared throughout different time periods such as specific days of the week, weeks, and dates of the month or seasons. For example, crime snapshots of block Z are compared every Friday over the course of 3 months. Through this comparison, it is determined that 85% of the Fridays during the length of the study block Z experienced abnormally high levels of burglaries in one specific place in Block. Based on this, a Crime prevention through environmental design approach can be taken.

The analyst can then study the specific location and determine the factors that make that facility prone to repeat victimization and a crime facilitator. Also, the analyst could discover that there exist a relationship between the place on block Z and the crime offenders. Or it could be discovered that the place managers atau guardians are not fulfilling their duties correctly. [6] Therefore, neglecting the crime target and enabling crime flourishment. It is also possible, that the crime target's physical design and characteristics, plus the nature of the businesses it conducts regularly attract or provide actual and potential offenders in the area some crime opportunities.

In addition, objects taken from the premises as part of the burglaries might be easily accessible or promote low risks of being apprehended. This could be further fortified by or as the application of the crime opportunity theory. All of this is made possible due to identification of hotspot and their respective crime concentrations. Plus the further employment of Ratcliffe's hotspot matrix which depicts the crime concentration patterns within hotspots. Also, his perspective of zooming in to hotspot to examine specific crime generators in order to analyze their spatial and temporal relationship to other crimes in the area of study.


Referensi

Wu X et al (2014) Data mining with big data. IEEE Trans Knowl Data Eng 26(1):97–107

Che D, Safran M, Peng Z (2013) From big data to big data mining: challenges, issues, and opportunities. In: Database systems for advanced applications

Battams K (2014) Stream processing for solar physics: applications and implications for big solar data. arXiv preprint arXiv:1409.8166

Zhai Y, Ong Y-S, Tsang IW (2014) The emerging “big dimensionality”. Comput Intell Mag IEEE 9(3):14–26

Fan J, Han F, Liu H (2014) Challenges of big data analysis. Nat Sci Rev 1(2):293–314

Chandramouli B, Goldstein J, Duan S (2012) Temporal analytics on big data for web advertising. In: 2012 IEEE 28th international conference on data engineering (ICDE)

Ward RM et al (2013) Big data challenges and opportunities in high-throughput sequencing. Syst Biomed 1(1):29–34

Weinstein M et al (2013) Analyzing big data with dynamic quantum clustering. arXiv preprint arXiv:1310.2700

Hsieh C-J et al (2013) BIG & QUIC: sparse inverse covariance estimation for a million variables. In: Advances in neural information processing systems

Vervliet N et al (2014) Breaking the curse of dimensionality using decompositions of incomplete tensors: tensor-based scientific computing in big data analysis. IEEE Signal Process Mag 31(5):71–79

Feldman D, Schmidt M, Sohler C (2013) Turning big data into tiny data: constant-size coresets for k-means, pca and projective clustering. In: Proceedings of the twenty-fourth annual ACM-SIAM symposium on discrete algorithms

Fu Y, Jiang H, Xiao N (2012) A scalable inline cluster deduplication framework for big data protection. In: Middleware 2012. Springer, pp 354–373

Zhou R, Liu M, Li T (2013) Characterizing the efficiency of data deduplication for big data storage management. In: 2013 IEEE international symposium on workload characterization (IISWC)

Dong W et al (2011) Tradeoffs in scalable data routing for deduplication clusters. In: FAST

Xia W et al (2011) SiLo: a similarity-locality based near-exact deduplication scheme with low RAM overhead and high throughput. In: USENIX annual technical conference

Trovati M, Asimakopoulou E, Bessis N (2014) An analytical tool to map big data to networks with reduced topologies. In: 2014 international conference on intelligent networking and collaborative systems (INCoS)

Fang X, Zhan J, Koceja N (2013) Towards network reduction on big data. In: 2013 international conference on social computing (SocialCom)

Wilkerson AC, Chintakunta H, Krim H (2014) Computing persistent features in big data: a distributed dimension reduction approach. In: 2014 IEEE international conference on acoustics, speech and signal processing (ICASSP)

Di Martino B et al (2014) Big data (lost) in the cloud. Int J Big Data Intell 1(1–2):3–17

Brown CT (2012) BIGDATA: small: DA: DCM: low-memory streaming prefilters for biological sequencing data

Lin M-S et al (2013) Malicious URL filtering—a big data application. In 2013 IEEE international conference on big data

Chen J et al (2013) Big data challenge: a data management perspective. Front Comput Sci 7(2):157–164

Chen X-W, Lin X (2014) Big data deep learning: challenges and perspectives. IEEE Access 2:514–525

Chen Z et al (2015) A survey of bitmap index compression algorithms for big data. Tsinghua Sci Technol 20(1):100–115

Hashem IAT et al (2015) The rise of “big data” on cloud computing: review and open research issues. Inf Syst 47:98–115

Gani A et al (2015) A survey on indexing techniques for big data: taxonomy and performance evaluation. In: Knowledge and information systems, pp 1–44

Kambatla K et al (2014) Trends in big data analytics. J Parallel Distrib Comput 74(7):2561–2573

Jin X et al (2015) Significance and challenges of big data research. Big Data Res 2(2):59–64

Li F, Nath S (2014) Scalable data summarization on big data. Distrib Parallel Databases 32(3):313–314

Ma C, Zhang HH, Wang X (2014) Machine learning for big data analytics in plants. Trends Plant Sci 19(12):798–808

Ordonez C (2013) Can we analyze big data inside a DBMS? In: Proceedings of the sixteenth international workshop on data warehousing and OLAP

Oliveira J, Osvaldo N et al (2014) Where chemical sensors may assist in clinical diagnosis exploring “big data”. Chem Lett 43(11):1672–1679

Shilton K (2012) Participatory personal data: an emerging research challenge for the information sciences. J Am Soc Inform Sci Technol 63(10):1905–1915

Shuja J et al (2012) Energy-efficient data centers. Computing 94(12):973–994

Ahmad RW et al (2015) A survey on virtual machine migration and server consolidation frameworks for cloud data centers. J Netw Comput Appl 52:11–25

Bonomi F et al (2014) Fog computing: a platform for internet of things and analytics. In: Big data and internet of things: a roadmap for smart environments. Springer, pp 169–186

Rehman MH, Liew CS, Wah TY (2014) UniMiner: towards a unified framework for data mining. In: 2014 fourth world congress on information and communication technologies (WICT)

Patty JW, Penn EM (2015) Analyzing big data: social choice and measurement. Polit Sci Polit 48(01):95–101

Trovati M (2015) Reduced topologically real-world networks: a big-data approach. Int J Distrib Syst Technol (IJDST) 6(2):13–27

Trovati M, Bessis N (2015) An influence assessment method based on co-occurrence for topologically reduced big data sets. In: Soft computing, pp 1–10

Dey TK, Fan F, Wang Y (2014) Computing topological persistence for simplicial maps. In: Proceedings of the thirtieth annual symposium on computational geometry

Zou H et al (2014) Flexanalytics: a flexible data analytics framework for big data applications with I/O performance improvement. Big Data Res 1:4–13

Ackermann K, Angus SD (2014) A resource efficient big data analysis method for the social sciences: the case of global IP activity. Procedia Comput Sci 29:2360–2369

Yang C et al (2014) A spatiotemporal compression based approach for efficient big data processing on Cloud. J Comput Syst Sci 80(8):1563–1583

Monreale A et al (2013) Privacy-preserving distributed movement data aggregation. In: Geographic information science at the heart of Europe. Springer, pp 225–245

Jalali B, Asghari MH (2014) The anamorphic stretch transform: putting the squeeze on “big data”. Opt Photonics News 25(2):24–31

Wang W et al (2013) Statistical wavelet-based anomaly detection in big data with compressive sensing. EURASIP J Wirel Commun Netw 2013(1):1–6

He B, Li Y (2014) Big data reduction and optimization in sensor monitoring network. J Appl Math. doi:10.1155/2014/294591

Brinkmann BH et al (2009) Large-scale electrophysiology: acquisition, compression, encryption, and storage of big data. J Neurosci Methods 180(1):185–192

Zou H et al (2014) Improving I/O performance with adaptive data compression for big data applications. In: 2014 IEEE international parallel & distributed processing symposium workshops (IPDPSW)

Lakshminarasimhan S et al (2011) Compressing the incompressible with ISABELA: in situ reduction of spatio-temporal data. In: Euro-Par 2011 parallel processing. Springer, pp 366–379

Ahrens JP et al (2009) Interactive remote large-scale data visualization via prioritized multi-resolution streaming. In: Proceedings of the 2009 workshop on ultrascale visualization

Bi C et al (2013) Proper orthogonal decomposition based parallel compression for visualizing big data on the K computer. In: 2013 IEEE symposium on large-scale data analysis and visualization (LDAV)

Bhagwat D, Eshghi K, Mehra P (2007) Content-based document routing and index partitioning for scalable similarity-based searches in a large corpus. In: Proceedings of the 13th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining

Rupprecht L (2013) Exploiting in-network processing for big data management. In: Proceedings of the 2013 SIGMOD/PODS Ph.D. symposium

Zhao D et al (2015) COUPON: a cooperative framework for building sensing maps in mobile opportunistic networks. IEEE Trans Parallel Distrib Syst 26(2):392–402

Zerbino DR, Birney E (2008) Velvet: algorithms for de novo short read assembly using de Bruijn graphs. Genome Res 18(5):821–829

Cheng Y, Jiang P, Peng Y (2014) Increasing big data front end processing efficiency via locality sensitive Bloom filter for elderly healthcare. In: 2014 IEEE symposium on computational intelligence in big data (CIBD)

Dredze M, Crammer K, Pereira F (2008) Confidence-weighted linear classification. In: Proceedings of the 25th international conference on machine learning

Crammer K et al (2006) Online passive-aggressive algorithms. J Mach Learn Res 7:551–585

Hillman C et al (2014) Near real-time processing of proteomics data using Hadoop. Big Data 2(1):44–49

Sugumaran R, Burnett J, Blinkmann A (2012) Big 3d spatial data processing using cloud computing environment. In: Proceedings of the 1st ACM SIGSPATIAL international workshop on analytics for big geospatial data

Friedman J, Hastie T, Tibshirani R (2008) Sparse inverse covariance estimation with the graphical lasso. Biostatistics 9(3):432–441

Scheinberg K, Ma S, Goldfarb D (2010) Sparse inverse covariance selection via alternating linearization methods. In: Advances in neural information processing systems

Qiu J, Zhang B (2013) Mammoth data in the cloud: clustering social images. Clouds Grids Big Data 23:231

Hoi SC et al (2012) Online feature selection for mining big data. In: Proceedings of the 1st international workshop on big data, streams and heterogeneous source mining: algorithms, systems, programming models and applications

Hartigan JA, Wong MA (1979) Algorithm AS 136: a k-means clustering algorithm. In: Applied statistics, pp 100–108

Wold S, Esbensen K, Geladi P (1987) Principal component analysis. Chemometr Intell Lab Syst 2(1):37–52

Azar AT, Hassanien AE (2014) Dimensionality reduction of medical big data using neural-fuzzy classifier. Soft Comput 19(4):1115–1127

Cichocki A (2014) Era of big data processing: a new approach via tensor networks and tensor decompositions. arXiv preprint arXiv:1403.2048

Dalessandro B (2013) Bring the noise: embracing randomness is the key to scaling up machine learning algorithms. Big Data 1(2):110–112

Zeng X-Q, Li G-Z (2014) Incremental partial least squares analysis of big streaming data. Pattern Recogn 47(11):3726–3735

Ruhe A (1984) Rational Krylov sequence methods for eigenvalue computation. Linear Algebra Appl 58:391–405

Tannahill BK, Jamshidi M (2014) System of systems and big data analytics–Bridging the gap. Comput Electr Eng 40(1):2–15

Liu Q et al (2014) Mining the big data: the critical feature dimension problem. In: 2014 IIAI 3rd international conference on advanced applied informatics (IIAIAAI)

Jiang P et al (2014) An intelligent information forwarder for healthcare big data systems with distributed wearable sensors. IEEE Syst J PP(99):1–9

Leung CK-S, MacKinnon RK, Jiang F (2014) Reducing the search space for big data mining for interesting patterns from uncertain data. In: 2014 IEEE international congress on big data (BigData congress)

Stateczny A, Wlodarczyk-Sielicka M (2014) Self-organizing artificial neural networks into hydrographic big data reduction process. In: Rough sets and intelligent systems paradigms. Springer, pp 335–342

Hinton GE, Osindero S, Teh Y-W (2006) A fast learning algorithm for deep belief nets. Neural Comput 18(7):1527–1554

LeCun Y et al (1998) Gradient-based learning applied to document recognition. Proc IEEE 86(11):2278–2324

Kavukcuoglu K et al (2009) Learning invariant features through topographic filter maps. In: 2009 IEEE conference on computer vision and pattern recognition, CVPR 2009

Dean J et al (2012) Large scale distributed deep networks. In: Advances in neural information processing systems

Martens J (2010) Deep learning via Hessian-free optimization. In: Proceedings of the 27th international conference on machine learning (ICML-10), June 21–24, Haifa, Israel


Contoh

Label Contour Plot Levels

Create a contour plot and obtain the contour matrix, C , and the contour object, h . Then, label the contour plot.

Label Specific Contour Levels

Label only the contours with contour levels 2 or 6.

Set Contour Label Properties

Set the font size of the labels to 15 points and set the color to red using Name,Value pair arguments.

Set additional properties by reissuing the clabel command. For example, set the font weight to bold and change the color to blue.

Set the font size back to the default size using the 'default' keyword.

Label Contour Plot with Vertical Text

Create a contour plot and return the contour matrix, C . Then, label the contours.


3 Jawaban 3

For measuring the generalization error, you need to do the latter: a separate PCA for every training set (which would mean doing a separate PCA for every classifier and for every CV fold).

You then apply the same transformation to the test set: i.e. you do not do a separate PCA on the test set! You subtract the mean (and if needed divide by the standard deviation) of the training set, as explained here: Zero-centering the testing set after PCA on the training set. Then you project the data onto the PCs of the training set.

You'll need to define an automatic criterium for the number of PCs to use.
As it is just a first data reduction step before the "actual" classification, using a few too many PCs will likely not hurt the performance. If you have an expectation how many PCs would be good from experience, you can maybe just use that.

You can also test afterwards whether redoing the PCA for every surrogate model was necessary (repeating the analysis with only one PCA model). I think the result of this test is worth reporting.

I once measured the bias of not repeating the PCA, and found that with my spectroscopic classification data, I detected only half of the generalization error rate when not redoing the PCA for every surrogate model.

That being said, you can build an additional PCA model of the whole data set for descriptive (e.g. visualization) purposes. Just make sure you keep the two approaches separate from each other.

I am still finding it difficult to get a feeling of how an initial PCA on the whole dataset would bias the results without seeing the class labels.

But it does see the data. And if the between-class variance is large compared to the within-class variance, between-class variance will influence the PCA projection. Usually the PCA step is done because you need to stabilize the classification. That is, in a situation where additional cases melakukan influence the model.

If between-class variance is small, this bias won't be much, but in that case neither would PCA help for the classification: the PCA projection then cannot help emphasizing the separation between the classes.

The answer to this question depends on your experimental design. PCA can be done on the whole data set so long as you don't need to build your model in advance of knowing the data you are trying to predict. If you have a dataset where you have a bunch of samples some of which are known and some are unknown and you want to predict the unknowns, including the unknowns in the PCA will give you are richer view of data diversity and can help improve the performance of the model. Since PCA is unsupervised, it isn't "peaking" because you can do the same thing to the unknown samples as you can to the known.

If, on the other hand, you have a data set where you have to build the model now and at some point in the future you will get new samples that you have to predict using that prebuilt model, you must do separate PCA in each fold to be sure it will generalize. Since in this case we won't know what the new features might look like and we can't rebuild the model to account for the new features, doing PCA on the testing data would be "peaking". In this case, both the features and the outcomes for the unknown samples are not available when the model would be used in practice, so they should not be available when training the model.

Do the latter, PCA on training set each time

In PCA, we learn the reduced matrix : kamu which helps us get the projection Z_train = U x X_train

At test time, we use the same kamu learned from the training phase and then compute the projection Z_test = U x X_test

So, essentially we are projecting the test set onto the reduced feature space obtained during the training.

The underlying assumption, is that the test and train set should come from the same distribution, which explains the method above.