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针对传统移动轨迹模式挖掘方法挖掘速度慢、占用最大内存大的问题,提出一种基于空间邻近搜索的移动轨迹相对时间模式挖掘方法。该方法包括5个阶段:1)对移动轨迹数据进行时空划分,并基于移动轨迹数据与时空格的匹配得到移动轨迹数据对应的时空格序列。2)扫描所有的时空格序列数据得到空间网格集合,并通过空间网格与时空格序列的包含运算得到所有的频繁空间网格。3)频繁空间网格转变为长度为1的频繁相对时间模式。4)基于空间邻近搜索的方式进行模式增长,得到以频繁空间网格为单元的候选相对时间模式,并通过相对时间模式与时空格序