1. 研究目的与意义
研究背景:
犯罪问题直接影响每个公民切身利益，对经济发展及社会和谐均产生巨大危害。犯罪地理学指出，犯罪行为从一开始就与地理环境密切相关,大量研究也表明犯罪具有明显的时空聚集特性，即存在“犯罪热点”。目前对“犯罪热点”的理解并不一致，有人认为是犯罪高发的某些“地址”，而有人认为是犯罪高发的某些“街区”或“犯罪发生街区的聚集”等。结合国内外研究成果以及中国警方日常工作，本文将“犯罪热点”理解为：①一定时段内某地区的犯罪数据多于某个期望，或者该地区居民更易受侵害，即犯罪“热点地区”；②一定地区内某时段内的犯罪数据多于某个期望，或者该时段内居民更易受侵害，即犯罪“热点时段”；③某种类型犯罪数据多于某个期望下的其他类型犯罪数据，即犯罪“热点类型”；④多次或更易受到犯罪侵犯的对象，即犯罪的“热点目标”。犯罪热点时空分布研究内容主要集中在“热点地区”、“热点时段”以及“热点时空互动”等方面，根据《２０１４年中国毒品形势报告》，我国登记在册吸毒人员数量持续增长，毒品滥用结构发生深刻的变化，吸毒人员低龄化、多元化，毒品的社会危害日益严重等特点。
国家禁毒委员会副主任、公安部部长助理刘跃进介绍，截至２０１４年底，全国累计发现、登记吸毒人员２９５．５万名，实际吸毒人数超过１４００万。滥用合成毒品人员累计登记人数首次超过滥用传统毒品人数。截至２０１４年底，３５岁以下青少年占在册吸毒人员总数过半。吸毒群体向企业事业职工、自由职业者、演艺界人士甚至公务人员等人群扩散。截至２０１４年底，仅全国在册登记吸毒人员已死亡４．９万名。全国每年因吸毒造成的直接经济损失达５０００亿元。因吸毒引发的侵财性违法犯罪案件多发，自杀自残、伤害他人、毒驾、袭警抗法等极端肇事肇祸现象时有发生。
2. 研究内容和预期目标
研究内容：
本课题基于经典的空间密度聚类算法dbscan（density-based spatial clusteringof applications with noise）来分析2012-2014年广州市贩卖毒品罪的时空热点，dbscan算法可以发现具有任意形状的聚簇并且对噪声数据不敏感，算法结果可利用arcgis软件中的 arcengine进行二次开发，并进行可视化显示。（1）dbscan算法的思路及实现，（2）不同尺度参数的dbscan算法应用在贩毒数据上，生成不同的聚簇，并进行可视化展示.
3. 研究的方法与步骤
研究方法：
本课题基于地理信息科学、数据挖掘、地图学等理论，利用算法实现、构建原型系统、地图可视化等研究方法，采用经典的空间密度聚类算法dbscan（density-based spatial clusteringof applications with noise）来分析2012-2014年广州市贩卖毒品罪的时空热点，dbscan算法可以发现具有任意形状的聚簇并且对噪声数据不敏感，算法结果可利用arcgis软件进行可视化显示。
4. 参考文献
[1] 王占宏.基于扫描统计方法的上海犯罪时空热点分析[d].上海:华东师范大学, 2013.
[2] 陆娟,汤国安,张宏,等.犯罪热点时空分布研究方法综述[j].地理科学进展, 2012, 31(4): 419-425.
[3] 刘大千,修春亮.国内外犯罪地理学研究进展评析[j].人文地理, 2012, 124(2):38-44.
5. 计划与进度安排
（1）接受任务，内容理解，指导教师讲解、讨论、阅读指导教师规定的文献，撰写开题报告（2022.3.7-2022.3.13）。
（2）收集相关参数，通过网络、期刊、报纸、书籍进行相关资料搜集（2022.3.14-2022.3.20）；
（3） 实现dbscan：基于arcengine二次开发平台，利用c#语言实现dbscan算法（2022.3.21-2022.4.5）；
