近年来,有大量研究关注城市犯罪与外来流动人口之间的关系,但大多是从人口学、社会学角度出发,分析和解释外来流动人口的犯罪原因或缘由,缺少对外来犯罪者的来源地域特征及市内作案行为规律的分析。明确外来犯罪者的来源地域特征,有助于将犯罪预防介入由“作案地”拓展至“来源地”,制定更具针对性的宣传、教育等积极性引导策略,提高犯罪预防的精准性和有效性。分析不同地域来源犯罪者群体的市内作案行为规律,并建立其与犯罪者来源地之间的关联,有助于发现人—案关联的潜在规律,缩小警务工作者在破案过程中的侦查范围。当前,随着“情报引导警务”战略的实施,基于多源数据的情报研判和情报分析在公安工作中发挥着越来越重要的作用,也为深入挖掘犯罪者群体的来源地域特征、作案行为模式及二者之间的关联等提供了重要机遇。以北京市2005-2014年入室盗窃案件为例,对外来犯罪者的来源地域特征、空间流动机制、作案行为模式等进行分析,并以此为基础,研究确定犯罪者来源地域身份的机器学习预测模型,开发相应的犯罪分析软件。主要研究结论如下:(1)在来源地域特征方面,利用Moran统计等空间分析方法,发现北京市外来犯罪者的户籍地域分布存在显著的空间集聚效应。2005-2014年间,距北京市较近的省市一直是北京市外来犯罪者的主要来源地,但距北京较远省市的外来犯罪者数量在逐渐增加,并呈现出明显的地域性团伙化趋势。同时,北京市外来犯罪者与外来流动人口之间呈显著正相关,人口的流动和聚集在一定程度上提高了城市犯罪风险和人口管控难度。(2)在空间流动机制方面,基于多元线性回归模型等方法,从外来流动人口的角度分析外来犯罪者的空间流动机制。从总体平均效应来看,在控制其他条件影响的情况下,某地域的人均收入水平越低、教育水平越高、人口密度越低、到北京的距离越近,北京市内来自该地域的外来流动人口数量会越多;从局部空间效应来看,各地域的社会经济状况对北京市内来自该地域的外来流动人口数量的影响具有非常明显的空间异质性,说明来自不同地域外来流动人口的空间流动机制具有空间差异性。(3)在作案行为模式方面,通过非参数检验等方法,发现北京市外来犯罪者的作案区域由主城区向周边城区扩散,作案手段的暴力性和团伙化趋势在逐渐增强。同时,本地和外地犯罪者在作案区域、作案手段等方面存在显著差异,但随着时间发展,两类犯罪者群体的作案行为模式表现出一定的趋同性。(4)在基于机器学习的预测模型方面,针对不同年份数据的实证结果表明,以犯罪案件的发生时间、地点类型和作案手段等特征为输入,采用朴素贝叶斯、逻辑回归、决策树、随机森林等多种方法,均可较准确地识别犯罪者的来源地域身份(本地/外地),准确度在82%以上。其中,基于随机森林的模型预测准确度始终都是最高的,保持在85%以上。总体来看,基于公安部门的常态业务数据,深入挖掘犯罪者群体的来源地域特征、空间流动机制和作案行为模式,并研究应用于确定犯罪者来源地域身份的机器学习模型,既有助于公安机关理解犯罪者的空间流动和作案选择过程,也有助于拓展犯罪预防视野、缩小案件侦查范围,具有重要的理论价值与现实意义。