第一篇 基础理论与方法论 4
1 绪论 4
1.1 定量犯罪学的产生与发展 4
1.2 国内外的定量犯罪学 7
1.3 定量犯罪学的意义与作用 10
1.4 定量犯罪学的学科体系 13
1.5 定量犯罪学研究方法论 21
2 定量犯罪学的基础理论与方法 30
2.1 定量犯罪学的系统理论 30
2.2 犯罪空间分析理论 38
2.3 犯罪统计理论 49
2.4 犯罪数据挖掘 60
2.5 定量犯罪学的模型与尺度 76
3 犯罪因素空间理论 83
3.1 因素空间是犯罪研究的基础 83
3.2 犯罪背景空间 90
3.3 基于犯罪因素库的认知包 92
3.4 因素空间是犯罪智能描述平台 95
第二篇 犯罪数据分析论 102
4 常规犯罪统计的定量分析 102
4.1 基于统计意义下的犯罪测量 102
4.2 模糊测量的意义与方法 106
4.3 人口与犯罪数量分析 114
4.4 犯罪暗数统计的常规方法 129
4.5 基于感知调查的犯罪实际数量分析 134
5 基于统计理论的犯罪预测 141
5.1 犯罪预测的基本统计模型 141
5.2 基于人口特征的灰色犯罪预测 145
5.3 基于历史数据的犯罪神经网络预测 151
5.4 犯罪嫌疑概率的微观预测模型 157
6 基于统计理论的犯罪成因分析 164
6.1 国外犯罪成因研究 164
6.2 国内犯罪成因研究 171
6.3 地区犯罪影响分析实例 179
6.4 地区犯罪率时空演变的研究方法 185
7 基于统计理论的犯罪热点分析 195
7.1 犯罪热点分析研究状况 195
7.2 犯罪热点分析的传统方法 201
7.3 基于Agent的时空犯罪热点预测 207
8 基于大数据挖掘的犯罪模式分析 214
8.1 犯罪大数据的意义与作用 214
8.2 基于自组织图的犯罪大数据挖掘 219
8.3 城市犯罪特点的空间大数据挖掘 226
8.4 基于大数据挖掘的犯罪嫌疑人特征分析 236
8.5 基于社会网络分析的犯罪大数据挖掘 244
第三篇 犯罪系统模型论 264
9 犯罪系统描述与分析理论 264
9.1 犯罪系统的理论基础 264
9.2 人口与犯罪系统描述模型 270
9.3 人类行为的系统研究 276
9.4 犯罪行为机制的描述 280
9.5 因素空间与犯罪系统序参量 285
9.6 犯罪时态仿真分析系统 295
10 犯罪系统描述的数学模型 301
10.1 基于犯罪率的宏观犯罪模型 301
10.2 犯罪行为分析与决策的理论模型 310
10.3 基于贝叶斯网络的犯罪分析 326
11 网络社会的犯罪研究 331
11.1 网络社会与网络行为研究 331
11.2 网络犯罪研究的数学方法 340
12 犯罪智能分析系统的研究 347
12.1 背景与意义 347
12.2 研究现状与发展趋势 349
12.3 犯罪智能分析的研究框架 351
12.4 Fuzzy定映协同推理 360
12.5 基于定映协同下的犯罪模糊推理 365
13 犯罪防范体系与决策 372
13.1 地区犯罪信息获取与防范设计 372
13.2 基于犯罪感知的地区犯罪防控策略 380
13.3 犯罪防控与决策的系统思想与方法 389
13.4 构建实—虚融合的警务计算模式 395
参考文献 402