针对周期行为挖掘中面临的时空数据采样频率不确定，数据稀疏，时空数据噪声等问题，本文采用GMPF （GPS Multi-Periodic Find） 算法来检测用户的周期模式。该算法首先将用户的轨迹序列转换成兴趣点集合，然后针对每个兴趣点进行周期挖掘。通过在微软亚洲研究院的Geolife项目中的182名用户4年的GPS数据上进行实验，实验证明了该方法的有效性且对数据噪声和数据稀疏不敏感。