第五代行動網路(5G)因其快速發展而迫切需要辨識用戶的服務類型，以智慧化地分配網路資源。本技術著重於行動網路用戶的移動類型辨識技術，用戶端僅需使用行動通訊網路資訊即可判斷用戶的移動類型。本技術的辨識準確率最高可達95％，且耗電量相較於傳統方式可降低16％。本技術採用行動通訊網路資料取代傳統GPS訊號的定位，整合行動通訊網路資料與位置資訊，為此領域的先驅。我們並且提出行動通訊網路資訊結合滑動視窗的方法於機器學習演算法。我們使用自行蒐集之資料集以及國外知名資料集進行效能評估，辨識準確率最高可達95％，且相較於傳統方式可降低16％的耗電量。本技術可應用於第五代行動網路(5G)，網路業者可辨識用戶的移動類型以智慧化的分配與調整網路資源。對於人群，相關應用如智慧導航、碳足跡追蹤、老年人追蹤、卡路里消耗。對於車輛，如電子計費和駕駛行為分析，可供服務業者或是保險公司參考。對於城市，如壅塞控制、交通規劃、旅程時間預測等應用，皆可採用本技術。