当前,我国正处于社会转型关键期和社会矛盾凸显期。城市犯罪作为一种妨碍公共安全与危害人民群众生命财产的社会现象,具有稳定的上升趋势,准确把握犯罪的时空特征对于预防、打击犯罪活动,保障人民群众生命及财产安全有着重要的现实意义。本文针对以往犯罪分析缺乏对时空信息的有效利用、犯罪信息可视化缺乏交互式表达等问题,开展以数据为驱动、业务为导向的犯罪时空分析及可视化研究。利用高效的时空数据挖掘方法得到犯罪时空分布规律和犯罪模式,并针对犯罪时空集聚进行多尺度的交互式可视化设计。主要研究工作和成果如下:(1)基于2014年福州市区扒窃案、电动车盗窃案、入室盗窃案等数据,分析犯罪时空分布特征,发现这三类案件总体上呈现西北-东南的扩散趋势,热点位于鼓楼区的东部。空间上,这三类犯罪普遍集中于商业区;时间上,不同类型犯罪具有不同的季节趋向性,并且在一天24小时之内,各类犯罪分布也有明显的差异;时空分布上,扒窃案时空热点主要集中于台江步行街以及宝龙-万象城商圈的中午及晚上,盗窃电动车热点集中于宝龙-万象城商圈的凌晨,入室盗窃案主要集中于信息职业学院及周边的生活小区的凌晨零点至两点。(2)针对目前犯罪关联规则挖掘未考虑不同数据项具有不同重要性及MSapriori算法在获取项集支持数效率低的问题,引入多最小支持度算法并结合数据立方体模型进行优化,构建案事件多维数据关联分析模型。以福州市区四所三级医院为例,利用该模型对其周边的犯罪模式进行挖掘,并以专题图可视化的形式对挖掘结果进行可视化展示。(3)针对公安业务需求,在对犯罪时空集聚可视化的内容体系进行深入研究的基础之上,以交互可视化为着重点,对犯罪时空集聚交互可视化方式进行设计,主要包括:日期尺度的犯罪时空集聚交互可视分析、小时尺度的犯罪时空集聚交互可视分析,以及市区犯罪时空集聚交互可视分析和场所犯罪时空集聚交互可视分析。