具体描述
《地理信息系统与犯罪制图》指出当前，GIS在警务业务和犯罪预防中的价值越来越被人们所认识。作为一个工具，GIS可以在不同的层面上用于警务业务管理、警务战术制图以及宏观策略分析等多个方面。随着GIS在犯罪制图中应用领域的不断扩大，人们越来越需要有一本综合性和可读性较强的资料供人们参考。
作者简介
目录信息
1.1 犯罪活动的空间属性
1.2 GIS和犯罪制图的发展历史
1.3 在治安领域应用G1S来预防犯罪
1.4 本书适用范围
1.5 本书内容与结构
1.6 展望
案例分析：美国内布拉斯加州林肯市的犯罪制图
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参考文献
2 犯罪制图与司法
学习目标
2.1 前言
2.2 司法中的专业术语
2.3 司法系统与犯罪预防的空间层级性
案例分析：英国基于空间地理层级的警务模式一国家情报模型
2.4 执法和犯罪预防部门的区域管辖
2.5 执法部门和犯罪预防部门的犯罪制图
案例分析：利用GIS来监测通道的门控效应
2.6 小结
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参考文献
3 犯罪制图的基础
学习目标
3.1 什么是GIS?
3.2 GIS基本原理
3.3 GIS数据
3.4 坐标系统与投影
3.5 将犯罪数据导人到GIS中.
案例分析：使用GPS来收集北伦敦地区的环境犯罪活动
3.6 实际地址编码存在的问题
3.7 地址数据清理
3.8 地址参考文件
案例研究：苏格兰邓福瑞斯和加罗韦的犯罪数据编码
3.9 编码函数
3.10 基于目标的地址编码与拟合
3.11 编码精确度的确定
案例分析：处理犯罪记录中的不确定性和不完整性
3.12 制图和犯罪黑数
3.13 GIS中的数据编辑功能
3.14 在GIS中进行数据查询
3.15 在GIS中进行空间分析与数据集成
3.16 制图和分析数据前需要注意的问题
3.17 小结
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参考文献
4 犯罪活动的空间理论
学习目标
4.1 前言
4.2 早期的环境犯罪学
4.3 犯罪行为的时空性
4.4 罪犯一犯罪的相互影响
4.5 空间犯罪理论的实际应用
4.6 小结
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参考文献
5 适用于犯罪情报分析的空间统计方法概述
学习目标
5.1 前言
5.2 空间数据处理
5.3 空间中心性统计
5.4 空间相关性分析
案例分析：采用Mora’s来分析美国各州犯罪分布
5.5 空间回归模型
案例分析：美国费城毒品犯罪的空间延迟模型
案例分析：用空间加权回归来进行空间数据处理
5.6 小结
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参考文献
6 犯罪热点分析
学习目标
6.1 前言
6.2 什么时候才能称之为“热”点?
6.3 散点图
6.4 犯罪专题制图
6.5 基于网格的专题制图
6.6 连续平滑法
案例分析：对英国伦敦卡登镇的汽车偷窃犯罪热点进行制图
6.7 空间相关性局部指标统计（usA）
6.8 考虑相关人口的因素
案例分析：根据行人流量分析伦敦西区的街道犯罪热点
6.9 预测性犯罪制图
6.10小结
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参考文献
7 基于社区数据的犯罪制图
学习目标
7.1 前言
7.2 什么是犯罪预防的协作机制?
7.3 犯罪预防协作进行热点制图的优势
案例分析：犯罪可能发生地点和犯罪实际发生地点之间的比较
7.4 协作机构的数据
案例分析：犯罪信息在不同部门之间的共享
（英国，苏塞克斯郡）
7.5 信息共享
案例分析：英国康沃尔的犯罪与违法活动信息枢纽——“紫晶”系统
7.6 从不同空间单元来组合数据
7.7 小结
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参考文献
8 犯罪数据的动态分析
学习目标
8.1 前言
8.2 时间轴
8.3 时间属性与数据库查询
8.4 两类分布的比较
8.5 制作具有动态特征的犯罪地图
8.6 动画技术
8.7 时间趋势的量化
8.8 不确定性分析
案例分析：悉尼东郊汽车盗窃的不确定性时间分析
8.9 小结
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参考文献
9 犯罪制图在警务中的应用
学习目标
9.1 前言
9.2 compstat
案例分析：费城警察部门的compstat制图
案例分析：从管理的角度来认识Compstat
9.3 英国的警务情报技术
9.4 重复性犯罪
9.5 热点矩阵
案例分析：街头犯罪热点矩阵
9.6 小结
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参考文献
10 犯罪地图的应用
学习目标
10.1 前言
10.2 了解罪犯
10.3 犯罪路径轨迹
案例分析：犯罪路径轨迹与自遏指数
10.4 犯罪地理画像
案例分析：猞猁行动中的犯罪地理画像分析
10.5 如何将犯罪地图作为证据
案例分析：美国佛罗里达州犯罪地图如何作为凶杀案的证据
10.6 通过罪犯的下意识违法行为来跟踪罪犯
案例分析：违章停车中的罪犯下意识违法行为
10.7 小结
延伸阅读
参考文献
11 犯罪问题的原因分析
学习目标
11.1 前言：如何能够反映犯罪控制的效果
11.2 犯罪预防警务模式
案例分析：伦敦的策略性犯罪情报分析
11.3 犯罪动机的分析
11.4 社区地理
案例分析：街头犯罪的街头地理
11.5 小结
延伸阅读
参考文献
12 犯罪地图的制作方法
学习目标
12.1 前言：制图的目的
12.2 犯罪制图需要考虑的一些要素
12.3 视觉变量与颜色设置
12.4 基于区域数据的专题地图
12.5 用点来制作犯罪专题图
12.6 无纸化制图：数字时代的来临
12.7 小结
延伸阅读
参考文献
13 犯罪制图项目的组织与管理
学习目标
13.1 前言
13.2 犯罪制图的应用
13.3 了解犯罪情报分析的作用
案例分析：亚利桑那州格伦代尔警察局的犯罪制图与分析
13.4 犯罪制图产品的组织
案例分析：西米德兰警察局的一个新型业务模型（英格兰）
案例分析：犯罪情报分析管理的重要性
13.5 小结
延伸阅读
参考文献
索引
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
我花了很长时间才最终读完这本书，过程中体验是起伏不定的。这本书的优点在于其知识的覆盖面广，几乎囊括了该领域所有重要的术语和基本概念，可以作为一份领域内的“词汇表”来使用。不过，这种广度似乎是以牺牲深度为代价的。我注意到，在介绍一些前沿的机器学习方法在犯罪预测中的应用时，作者只是简单地提及了这些技术名称，而没有详细阐述它们是如何适应地理空间数据的特有挑战的。例如，当谈到时间序列分析时，一个关键问题是如何处理空间异质性对时间趋势的影响，这本书对此并没有给予足够的关注，仅仅是笼统地将模型套用进来。结果就是，读者接收到的信息是碎片化的、不连贯的，更像是一份对当前研究热点的快速巡礼，而非对某个核心技术进行深度挖掘和批判性分析的专著。这种“浅尝辄止”的论述方式，使得读者在试图构建自己独立研究框架时，往往需要转向其他更聚焦的专业文献进行补充学习，这让我觉得这本书未能完全担负起其应有的“系统性”角色。
评分这本书的行文风格非常学术化，句式复杂，用词专业，这无疑保障了其内容的深度和严谨性。对于从事相关学术研究的同行来说，这或许是一份值得信赖的参考资料。但是，从一个对新技术充满好奇，希望将其应用于城市管理改进的基层工作者角度来看，这种风格带来的疏离感是显而易见的。书中有大量的篇幅用于探讨算法的效率优化和数学原理的证明，这固然重要，但对于我们这些需要快速将技术转化为政策工具的人来说，更关心的是“如何做”和“为什么这样做会更好”的实际决策依据。例如，在讨论数据隐私与数据共享的伦理困境时，作者提出了几种理论上的解决方案，但对于如何在现实的政策框架下平衡这些利益冲突，如何进行有效的利益相关者沟通，这些实践层面的讨论却显得过于单薄和理想化。期待能看到更多关于“技术如何适应法律环境”的案例分析，而不是仅仅停留在纯粹的技术哲学层面。
评分我抱着极大的热情开始阅读这本书，特别是被其“制图”这个关键词所吸引，我期望看到大量高质量、信息密度极高的可视化案例。我原以为书中会包含一系列精美的犯罪热点图、时空演变图谱，甚至是三维建模的展示，用以直观地揭示隐藏在数字背后的社会现象。然而，事实是，书中的图表数量相对稀少，而且大部分都是示意性的流程图或概念图，真正能够让人眼前一亮的、具有冲击力的、用以佐证论点的空间数据可视化作品几乎找不到。这种“重理论轻展示”的倾向，对于一个以“制图”为核心的领域来说，无疑是一个巨大的遗憾。视觉化的力量在于其穿透复杂性的能力，而这本书似乎错失了利用这种力量来强化其论点的机会。读者在阅读过程中，需要不断在脑海中自行构建那些本该被清晰呈现出来的空间关系，这无疑增加了阅读的负担，也削弱了内容的说服力和记忆点。如果作者能在关键章节增加高质量的彩图或交互式图表链接（虽然可能受限于印刷载体），效果将会截然不同。
评分这本书的封面设计得非常引人注目，那种深邃的蓝色调配上精准的线条图，立刻让人联想到高科技与复杂数据的交织。我原本对这类技术性书籍抱有很高的期待，希望它能提供一个全面且深入的视角。在翻阅前几章时，我发现作者在理论基础的阐述上颇下了一番功夫，试图为读者建立一个坚实的知识框架。然而，随着阅读的深入，我逐渐感觉到内容的侧重点似乎有些偏离了我最初的预期。例如，在介绍某些基础算法时，篇幅占据了相当大的比例，虽然严谨，但对于非专业背景的读者来说，理解起来颇为吃力，感觉像是直接从教科书的章节中截取而来，缺乏足够的过渡和生活化的案例来辅助理解。更让我感到遗憾的是，对于实际应用层面的探讨，虽然提到了“潜力”，但鲜有深入的剖析或具体的实施步骤，仿佛只是蜻蜓点水般带过。我期待看到更多关于数据采集、处理流程中的“坑”与“解法”，或者是在不同司法管辖区内应用差异的比较分析，但这些内容在书中并不突出。整本书读下来，更像是一本扎实的理论参考手册，而非一本引导实践的工具书，这让那位寻求实战指导的读者可能会感到有些意犹未足。
评分这本书的排版和印刷质量确实无可挑剔，纸张的质感很棒，长时间阅读眼睛也不会太累。我非常欣赏作者试图用宏大的视角来审视这个领域的努力。尤其是在探讨历史沿革的部分，作者描绘了从早期的手工制图到如今的数字化、智能化过程，这个脉络梳理得清晰流畅，让人能感受到技术迭代的巨大力量。然而，在涉及到一个关键技术——空间自相关性分析时，我发现书中的解释略显晦涩和孤立。作者似乎默认读者已经对地统计学有相当的了解，直接抛出了复杂的公式和模型，但缺少对这些模型背后的逻辑推导和实际意义的细致拆解。举个例子，当讨论到莫兰指数（Moran's I）时，如果能配上几个不同空间分布模式（比如聚集、离散、随机）的直观图示，并详细解释不同数值区间代表的实际意义，对于初学者来说，无疑会更容易掌握其精髓。目前的内容更像是对现有文献的综述和引用，缺乏原创性的、便于理解的教学设计，使得这部分关键知识点，对于想要真正掌握并应用于解决实际问题的读者来说，构筑了一道不必要的认知障碍。
评分犯罪制图入门佳作
评分犯罪制图入门佳作
评分浙江图书馆借阅
评分浙江图书馆借阅
评分浙江图书馆借阅
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