盗窃犯罪
盗窃犯罪的相关文献在1958年到2022年内共计515篇,主要集中在法律、中国政治、社会学
等领域,其中期刊论文512篇、会议论文2篇、专利文献741篇;相关期刊216种,包括山东警察学院学报、犯罪研究、法学等;
相关会议2种,包括第五届亚洲安全社区会议、亚洲警察研究协会2005年年会等;盗窃犯罪的相关文献由613位作者贡献,包括郭百顺、张应立、高憬宏等。
盗窃犯罪
-研究学者
- 郭百顺
- 张应立
- 高憬宏
- 伍子练
- 周双喜
- 周天俊
- 周猛
- 唐述贵
- 夏向忠
- 彭星星
- 明新春
- 杨安
- 沈惠章
- 潘霖强
- 王争鸣
- 耿景仪
- 胡乾辉
- 许振宇
- 谢涛
- 邓又天
- 邓昌言
- 金子桐
- 陆娟
- 陈爽晰
- 高荆江
- 魏晓明
- 黄光玉
- 丁冠天
- 丁文俊
- 丁颖
- 丁风
- 丛卓义
- 丛翠玲
- 严力
- 严秀芳
- 于世忠
- 亚木
- 付宇辰
- 代工勤
- 代爱华
- 任红梅
- 何彤明
- 何荣辉
- 余亚莲
- 俞保华
- 倪根生
- 倪瑞平
- 偶正涛
- 傅勇军
- 储瑞耕
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汪婕;
邵军;
郑滋椀;
董齐芬
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摘要:
采用网络核密度估计和网络K函数,分析某年Q市中心城区盗窃犯罪在道路网络上的分布特征及其大型商场、学校、医院及歌舞娱乐场所对犯罪的影响。结果表明:盗窃犯罪在路网上呈现聚集分布模式,集中高发于大润发超市及老城区的中河沿街道附近;盗窃犯罪分布主要受到大型商场、医院、歌舞娱乐场所的影响;在0~2000米范围内,盗窃犯罪聚集性分布于学校附近,并且随着距离增加,趋向于随机分布;在相同累计点数水平下,歌舞娱乐场所相较于医院对盗窃犯罪分布影响更显著。研究结果有效揭示了盗窃犯罪在道路网络上的分布特征以及与各类场所的空间关系,为犯罪空间预防提供了有益的决策支持。
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徐会军
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摘要:
犯罪趋势预测具有动态性、复杂性、重复性的特点,是众多警务工作者研究的重点难点,而深度学习技术能够很好的处理预测分析的问题,近年来利用神经网络技术在犯罪趋势预测的应用展现出良好效果。引入基于长短期记忆网络(LSTM)进行盗窃警情的分析预测,利用LSTM网络在长期序列分析的优势,构建多变量犯罪趋势预测模型,并进行实验模拟。实验证明,使用LSTM模型能够较为出色的实现犯罪趋势预测分析,为未来公安机关打击犯罪、维护社会治安稳定提供科学的手段和方法。
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张应立;
戴晶晶
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摘要:
盗窃犯罪长期以来一直是最为多见的侵财犯罪,也是对人民群众的安全感、满意度影响较大的一类犯罪.盗窃犯罪的高发与被害人较普遍存在的过错有关,与对盗窃犯罪的被害预防重视不够有关.盗窃犯罪被害人以初中以下文化程度的男性务工青壮年流动人口为主;盗窃被害场所以住宅、公共场所为主;盗窃被害时间以白天居多,春节期间盗窃被害明显下降、其他时期普遍多发.麻痹疏忽、侥幸轻信、偷懒图方便是盗窃犯罪被害人发生最多的过错.要充分发挥被害预防在盗窃犯罪预防中的作用,则需从加强被害人学知识普及教育、培训提升被害预防技能、强化大众的被害预防责任、完善处罚犯罪人的法律制度等方面着手.
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代爱华;
黄雨菲;
曾宪海
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摘要:
针对明确犯罪时空特征及其影响因素对预防犯罪维护社会秩序具有重要作用,本研究以FZ市为研究对象,分析盗窃犯罪在多时空尺度的分布格局及其影响因素,以揭示盗窃犯罪的驱动机制.基于显著性检验与核密度的分析表明,在"日""周""月""季度"和"季节"等多个时间尺度下,盗窃犯罪存在明显的差异性;在空间尺度上,盗窃犯罪空间异质性明显且成圈层结构分布;盗窃犯罪的时空分布格局受环境因素、社会经济因素以及犯罪主体意识多重因素影响,各因素间交互耦合共同作用使得盗窃犯罪产生时空差异性.本研究可为维护治安与防控盗窃犯罪提供一定的参考和借鉴.
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路红红
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摘要:
今年以来,为方便快递员送货和居民接收快递,许多小区在门口放置了快递架,但同时也引发了快递丢失、损毁、长期无人认领的现象,不仅影响了消费者的合法权益,还使部分快递员业绩受损、被快递公司罚款,甚至滋生了盗窃犯罪事件。在此背景下,中国贸促会商业行业委员会发布并实施《无接触配送服务规范》团体标准(以下简称规范)。
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杜雷;
丁颖
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摘要:
"小老鼠,上灯台,偷油吃,下不来,叽里咕噜滚下来."这首《小老鼠上灯台》的童谣,大家想必非常熟悉,但可能没见过现实版的"油耗子".近日,湖北省襄阳市襄州区人民检察院涉嫌盗窃犯罪,依法批准逮捕了"油耗子"王某.今年5月26日凌晨1时许,民警在襄阳市东津新区宏泰越秀项目工地路段巡逻时,发现可疑人员王某.王某驾车逃窜,慌不择路,栽到田中被抓获.随后民警在附近一挖掘机旁边发现1根抽油管和2个油桶,并在王某驾驶车辆中发现9个油桶、油管及撬棍、起子、钳子、手电筒等工具.
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石拓;
张俊辉
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摘要:
盗窃犯罪的高发低破一直是困扰社会治安稳定的重要问题,探究空间区域内的发案规律和特点对于盗窃犯罪的打防工作具有重要意义.文章从时空角度出发,以盗窃案件发案数据为基础,首先对时间序列的发案数据进行小波分解,实现稀疏矩阵的问题优化,再通过K-means聚类法对犯罪空间分异格局进行研究,最终在形成的分异格局下深入分析发案的时空规律.结果表明,北京市辖区派出所盗窃犯罪空间划分为5类,其中发案热点空间多为人口结构变化性大、人员流动性强、城乡环境交织复杂的区域.