本发明属于无线通信、数据挖掘领域，具体涉及一种基于用户分类的移动性预测方法、系统、装置，旨在解决现有的用户移动性检测方法预测准确性较差、精度较低的问题。本系统方法包括：构建待预测用户的历史移动轨迹序列作为第一序列；基于第一序列，获取设定时间段内的移动轨迹序列，作为第二序列，并通过预设的用户类型分类规则获取用户类型；基于用户类型，获取最大步长k，构建1至k步的马尔科夫状态转移概率矩阵；基于各矩阵获取第二序列中各位置转移到下一位置的预测准确度，并计算各矩阵的权重；通过加权马尔科夫模型计算到达各选定候选位置的概率，将概率最大的候选位置作为下一预测位置。本发明提高了预测的准确性和精度。