一种基于海量时空数据分析的异常聚集检测方法，属于异常聚集检测技术领域。其特征在于：包括如下步骤：步骤1，轨迹预处理；步骤2，聚集发现；步骤3，聚集分类；步骤4，异常聚集检测。在本基于海量时空数据分析的异常聚集检测方法中，首先从轨迹数据中捕获各种聚集。其次从历史轨迹中提取时空特征，将聚集分为非预期聚集和候选的周期性聚集。再次，进一步研究了周期性聚集的强度，结合环境因素动态识别其异常，并结合之前获得的孤立聚集和非周期性聚集形成异常聚集，实现了大规模轨迹流异常聚集的在线检测。改进了群体模式，捕获了由具有共同目的或行为的相关对象组成的集合。并采用不同的插值策略，使其适用于稀疏时空数据的模式挖