手机轨迹数据的人口渗透率高，在学术界和工业界引起了广泛重视。麻省理工学院、法国电 信、腾讯、百度等均已经开展手机数据挖掘研究与应用。然而，个体的手机轨迹非常稀疏，定位 精度差，无活动类型、时间、地点等语义信息，制约了当前手机数据的深度挖掘应用。针对个体 活动精准感知，研究大规模手机轨迹数据的建模与时空索引、个体活动精准识别、融合多源城市 数据的活动语义增强等方法，构建稀疏手机轨迹计算框架，实现从稀疏手机定位数据到个体活动 语义的知识增强，智能化获取高人口渗透率（大于50%）的个体活动成果。