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犯罪热点制图通过揭示犯罪发生的空间格局来预测未来犯罪的发生并指导警务活动来抑制犯罪发生。密度估计算法在众多热点制图方法中对于犯罪发生的预测效果尤为显著，尤其是针对于街头犯罪类型。本文在无时空考虑的密度估计算法基础上，分别加入了案件点之间的时间临近相似性、空间临近相似性和时空临近相似性的考虑，利用DP半岛2006-2007年的街头抢劫犯罪数据为基础计算无时空临近相似性、时间临近相似性、空间临近相似性和时空临近相似性四种不同算法所得到的犯罪热点图，并以之预测2008年的街头抢劫。通过Natural breaks (Jenks)分级方法和等比例面积选取两种方式来划定热点区域进行预测准确指数(PAI)得分的比较，结果表明时空临近相似性的密度估计算方法在犯罪预测的优势比较显著。