本发明提供了一种移动互联时代下网约车乘客安全监测方法。本发明的基本思想是融合多维时空数据，计算网约车不正当行为概率并进行网约车风险预警。为实现上述目的，本发明提出的监测技术方法包括基于K‑means算法的司机特征聚类、基于核密度分析法的地理环境风险计算、时空条件的提取及建模、基于熵值法的先验不正当行为概率计算、基于贝叶斯理论的后验不正当行为概率计算和建立不正当行为预警机制。本发明弥补了忽视动态地理环境、不正当行为心理和已有案件统计规律的不足，不仅能够有效地约束网约车司机的驾驶行为，还能通过预警系统及时防范、发现并制止不正当行为，保障乘客的合法权益。