随着社会经济的快速发展,交通、通讯日益发达,人、财、物的流量巨增,我国刑事犯罪分子流窜作案、连续作案日趋突出,犯罪职业化、专业化日趋明显。在这种情况下仍然采取发生一宗案件组织一次侦破的方式已经不能适应实际斗争的需要,因此“并案侦查”措施应运而生。并案侦查是指侦查机关和人员对同一地区或不同地区相继发生的证明系同一个或同一伙罪犯所为的系列案件合并起来统一进行侦查的一种侦查方式。并案侦查的前提是“案件关联”,即确定哪些案件的犯罪嫌疑人是同一的。案件关联在并案侦查中非常关键,直接影响到并案侦查的有效性和高效性。然而,很多情况下,案件的一些特定信息(如指纹、纤维、DNA等)是不存在的,只有一些犯罪现场的行为信息(如作案手法,作案时间、地点等)。此时,法律部门常用的案件关联的方法是手工查找现场勘验检查记录,或者网上查找类似案件分析比较,这些方法非常耗时。因此案件关联的目标就是探索一种自动且准确的关联案件的方法,以此减少执法人员手工关联案件所花的时间。目前国内外研究人员已提出一些自动关联案件的方法,不过这些方法没有得到广泛的应用,并且它们都需要具体计算各特征属性的权重。然而在实际情况下,案件的很多特征属性的权重经常会变化,这些变化给案件关联带来很大困难。针对以上情况,本文提出一种基于逻辑回归的自动案件关联方法,该方法不需要具体计算各特征属性的权重。本文首先根据美国联邦调查局的NIBRS及犯罪分析领域的专家建议选择对案件关联有用的特征属性,然后计算各属性的相似度,接着用逻辑回归判断哪些特征属性可以用来区分两个案件是否关联。最后用一个现实的入室抢劫数据集进行测试,用ROC曲线评估,结果表明,该方法的准确性较高。