在移动互联网时代,连接人与服务的价值越来越重要。根据用户智能设备的GPS轨迹数据来预测用户将来的移动行为,并向用户提供个性化服务,成为了一个越来越重要的研究领域。提出了一个多元转移张量模型,相比于传统的仅考虑用户地点的预测,该模型将用户的时间地点上下文以及用户之间的相互影响统一考虑。将用户所处地点的时间上下文离散化,得到时间-地点转移序列并进行序列分析,建立了时间-地点二元转移张量,完整地描述了用户的时空转移行为。对用户间的相互影响用相关系数进行量化,通过用户加权影响力模型建立用户-时间-地点三元转移张量,完整描述了多个用户的时空转移行为及相互影响。当前所有用户的时空状态组成了分布张量,通过分布张量与三元转移张量的三模乘计算得到下一时刻分布张量,该张量描述了各个用户在下一个时刻的时空分布,从而可以进行短期预测。通过多模乘幂法求解三元转移张量的平稳分布并得到主特征张量,从而可以进行长期预测。多元转移张量模型同时考虑了用户、时间、地点多个因素,将多用户时空转移信息及相互影响统一用张量表达和计算。通过真实的用户轨迹数据集进行试验,结果表明多元转移张量模型相对于时间或地点一元转移,具有更好的预测效果。