【摘要】城市中数百万个体的集群移动轨迹是大数据的一种，如整个城市的交通流数据，如何自动感知其中蕴含的时空关联演化规律，并进行预测，是大数据处理的重要科学问题：（1）基于多传感器数据的时空关联性进行交通流预测是当前的主流趋势，在城市范围内，如何确定数据的时空关联的尺度是一个尚未解决的问题，将探讨如何基于特征选择技术获得预测效果最佳的关联传感器；（2）城市人类集群分布和运动模式异常检测是一个新问题，将探讨如何借鉴图像纹理分析和流形学习提取集群移动特征，用于交通流异常检测、聚类。