| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 引言 | 第11-12页 |
| 1 多发性侵财犯罪概述 | 第12-19页 |
| 1.1 多发性侵财犯罪的概念 | 第12页 |
| 1.2 多发性侵财犯罪的特点 | 第12-15页 |
| 1.2.1 犯罪职业化 | 第12-13页 |
| 1.2.2 犯罪团伙化 | 第13-14页 |
| 1.2.3 犯罪地域性 | 第14-15页 |
| 1.2.4 犯罪流动性 | 第15页 |
| 1.3 多发性侵财犯罪的打击难点 | 第15-19页 |
| 1.3.1 侦查破案难 | 第15-17页 |
| 1.3.2 取证深挖难 | 第17页 |
| 1.3.3 追缴赃物难 | 第17-18页 |
| 1.3.4 预警防控难 | 第18-19页 |
| 2 多发性侵财犯罪侦查中大数据应用概述 | 第19-30页 |
| 2.1 大数据的概念及特点 | 第19-20页 |
| 2.2 大数据的应用现状及发展趋势 | 第20-22页 |
| 2.2.1 大数据的应用现状 | 第20-22页 |
| 2.2.2 大数据的发展趋势 | 第22页 |
| 2.3 多发性侵财犯罪侦查中大数据应用的可行性分析 | 第22-24页 |
| 2.3.1 多发性侵财犯罪涉案数据丰富 | 第22-23页 |
| 2.3.2 多发性侵财犯罪有规律可循 | 第23-24页 |
| 2.3.3 对数据的关联性和预测性分析可实现准确定位 | 第24页 |
| 2.4 多发性侵财犯罪侦查中大数据应用的原则 | 第24-27页 |
| 2.4.1 以数据为引导原则 | 第25页 |
| 2.4.2 数据关联性原则 | 第25-26页 |
| 2.4.3 预测性原则 | 第26页 |
| 2.4.4 线上线下相结合原则 | 第26-27页 |
| 2.5 多发性侵财犯罪侦查中大数据应用的优势 | 第27-30页 |
| 2.5.1 侦查路径的多样性 | 第27-28页 |
| 2.5.2 侦查思维的立体性 | 第28页 |
| 2.5.3 案情分析的客观性 | 第28-29页 |
| 2.5.4 数据应用的智能性 | 第29-30页 |
| 3 多发性侵财犯罪侦查中大数据的分析 | 第30-40页 |
| 3.1 分析流程 | 第30-36页 |
| 3.1.1 数据的获取 | 第30-32页 |
| 3.1.2 数据的优化 | 第32-33页 |
| 3.1.3 数据的共享 | 第33页 |
| 3.1.4 数据的挖掘 | 第33-34页 |
| 3.1.5 数据的碰撞 | 第34-35页 |
| 3.1.6 数据的分析 | 第35-36页 |
| 3.2 分析模块 | 第36-40页 |
| 3.2.1 基于监控功能的分析模块 | 第36-37页 |
| 3.2.2 基于侦破功能的分析模块 | 第37-38页 |
| 3.2.3 基于预测功能的分析模块 | 第38-40页 |
| 4 多发性侵财犯罪侦查中大数据的落地应用 | 第40-48页 |
| 4.1 预警方面 | 第40-42页 |
| 4.1.1 高危人员的预警 | 第40-41页 |
| 4.1.2 犯罪热点的预警 | 第41-42页 |
| 4.1.3 涉案物品的预警 | 第42页 |
| 4.2 排查方面 | 第42-44页 |
| 4.3 串并案件 | 第44-45页 |
| 4.4 犯罪深挖方面 | 第45-46页 |
| 4.4.1 深挖余罪 | 第45页 |
| 4.4.2 深挖同伙 | 第45-46页 |
| 4.5 追逃方面 | 第46-48页 |
| 5 多发性侵财犯罪侦查中大数据应用的保障 | 第48-52页 |
| 5.1 技术保障 | 第48-49页 |
| 5.1.1 分析软件保障 | 第48-49页 |
| 5.1.2 网络技术保障 | 第49页 |
| 5.2 制度保障 | 第49-50页 |
| 5.3 法律保障 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 在学研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |