本发明公开了时空轨迹数据挖掘邻域的一种基于时空轨迹数据的目标伴随模式挖掘方法，旨在解决DBSCAN算法运行效率低的技术问题。其包括：提取时空轨迹数据中所有轨迹点进行分组，将第一分组内轨迹的最大时长划分为连续等长的时间片，采用DBSCAN算法将所述每个时间片内的轨迹的起点进行聚类处理，获取每个时间片内至少一个类簇，并将所有时间片内对应的类簇组合在一起；通过将所有时间片内对应的第一类簇进行排序，以及遍历各个类簇，获取类簇对应的目标集合，根据所述目标集合获取不同的群目标，通过群目标对应的时间长度判断是否添加到伴随模式挖掘结果中。本发明能够根据分组结果提取起点对应的轨迹，后续的挖掘工作也能在同组内的轨迹中独立进行。