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基于共同犯罪的犯罪人地域关系网络的空间演化及其影响因素——以北京市诈骗案件为例 被引量:5
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作者 朱冠宇 陈鹏 《地理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第5期792-803,共12页
当前,学界从犯罪人之间的关系模式、关系结构等方面对共同犯罪现象进行了一系列的研究,但缺少对犯罪人地域关系的稳定性分析。论文根据北京市2005、2010、2014年街头诈骗案件数据,利用社会网络原理构建了基于共同犯罪的犯罪人地域关系... 当前,学界从犯罪人之间的关系模式、关系结构等方面对共同犯罪现象进行了一系列的研究,但缺少对犯罪人地域关系的稳定性分析。论文根据北京市2005、2010、2014年街头诈骗案件数据,利用社会网络原理构建了基于共同犯罪的犯罪人地域关系网络模型,并利用网络分析等方法对参与共同犯罪的犯罪人地域关系网络的结构特征及其变化趋势进行了分析。结果表明:在2005-2014年间,参与北京市共同犯罪的犯罪人籍贯地域的空间分布逐渐集中,并形成了以华北地区为主、多个地域中心并存的格局;犯罪人的地域关系网络小世界效应逐渐增强,并从幂律分布模式向指数分布模式发展;参与共同犯罪的犯罪人群中,北京籍犯罪人的影响力逐渐下降,而河北籍犯罪人的影响力逐渐上升;犯罪人地域关系网络的凝聚子群结构逐渐发生两极分化,出现了少数共同犯罪关系异常密切的犯罪人地域子群结构。针对犯罪人地域关系网络形成及演化的原因,论文从外来人口社会关系重构与亚文化的角度进行了分析和解释,对进一步开展犯罪人的共同犯罪关系模式研究具有一定的启示。 展开更多
关键词 诈骗案件 地域关系网络 对比分析 社会网络分析 北京
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犯罪人跨地域共同犯罪关系网络的构建及其复杂特征研究 被引量:1
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作者 朱冠宇 陈鹏 《数学的实践与认识》 北大核心 2020年第18期120-130,共11页
犯罪人的跨地域共同犯罪关系模式能够揭示特定城市背景下犯罪活动在不同地域犯罪人群之间的扩散传播机制与犯罪合作模式.为深入认识该关系模式特点,以北京市2005-2014年入室盗窃与抢劫类案件数据为基础,构建两类案件的犯罪人跨地域共同... 犯罪人的跨地域共同犯罪关系模式能够揭示特定城市背景下犯罪活动在不同地域犯罪人群之间的扩散传播机制与犯罪合作模式.为深入认识该关系模式特点,以北京市2005-2014年入室盗窃与抢劫类案件数据为基础,构建两类案件的犯罪人跨地域共同犯罪关系网络,并运用复杂网络分析方法对网络的统计及结构特征进行了分析.结果表明,在入室盗窃与抢劫两类案件中,共同犯罪人的地域关联模式均呈现出集聚性、等级性、不均衡性的特点,存在着一些具有枢纽地位、较高犯罪活跃度的地域性群体及核心地域圈层;同时,地域之间的共同犯罪关系均受到了地域位置的影响.在相似性的基础上,抢劫案件中犯罪人地域关系的集聚性和不均衡性要比入室盗窃案件更显著,而地理因素对入室盗窃犯罪团伙构建所起的作用比抢劫案件更大.本研究对认识犯罪人共同犯罪关系复杂模式具有一定启示. 展开更多
关键词 犯罪人跨地域共同犯罪关系网络 实证研究 拓扑统计 地理因素
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Exploring relations between city regions based on mobile phone data
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作者 汪烁枫 李志恒 +1 位作者 姜山 谢娜 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2016年第7期1799-1806,共8页
City regions often have great diversity in form and function. To better understand the role of each region, the relations between city regions need to be carefully studied. In this work, the human mobility relations b... City regions often have great diversity in form and function. To better understand the role of each region, the relations between city regions need to be carefully studied. In this work, the human mobility relations between regions of Shanghai based on mobile phone data is explored. By formulating the regions as nodes in a network and the commuting between each pair of regions as link weights, the distribution of nodes degree, and spatial structures of communities in this relation network are studied. Statistics show that regions locate in urban centers and traffic hubs have significantly larger degrees. Moreover, two kinds of spatial structures of communities are found. In most communities, nodes are spatially neighboring. However, in the communities that cover traffic hubs, nodes often locate along corridors. 展开更多
关键词 mobile phone data city relations community DEGREE
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