本发明提供了一种移动用户时空轨迹的挖掘和预测方法及系统，所述方案包括对获取的当前移动用户历史时空轨迹数据进行预处理，获得按时间排序的轨迹序列以及时空上下文属性集合；将轨迹序列以及用户进行特征嵌入，分别得到轨迹序列特征以及用户特征；将特征嵌入后的轨迹序列输入到以预训练的自注意力神经网络作为骨干网络的层级注意力架构中，获得长期轨迹特征和短期轨迹特征；基于嵌入后的用户特征，对长期轨迹特征和短期轨迹特征进行特征融合，获得融合轨迹特征；基于所述融合轨迹特征，利用全连接层进行处理，获得当前移动用户的轨迹预测结果。