Muchos conflictos de tráfico en las carreteras son causados por una pequeña proporción de conductores. Actualmente, hay pocos estudios que exploren los patrones de comportamiento de conducción variables en el tiempo entre estos conductores. Este artículo propone un marco analítico genérico de series temporales y lo utiliza para analizar los patrones de comportamiento de conducción de muchos conductores de alto riesgo, lo que proporciona una base teórica y específica para los sistemas de advertencia de vehículos. Específicamente, los datos de series temporales de trayectoria natural en el proceso de conflicto por alcance desde secciones de autopistas congestionadas se obtuvieron primero. En segundo lugar, se utilizó la agrupación K-medoide para obtener la secuencia cuantitativa de comportamiento de conducción a partir de la trayectoria. En tercer lugar, la secuencia de comportamiento de conducción se transformó en una estructura gráfica mediante la matriz de co-ocurrencia. Se utilizaron la teoría de grafos y la teoría de Markov para analizar el gráfico obtenido con el fin de lograr el objetivo de analizar los patrones de comportamiento de conducción variables en el tiempo. El análisis encontró que la red de gráficos de transición del comportamiento de conducción de los conductores de alto riesgo en secciones de autopistas congestionadas no exhibe la propiedad de pequeño mundo, lo que sugiere que durante el proceso de conflicto, el conductor no puede transitar rápidamente entre estados. Además, los vehículos evolucionan constantemente hacia un estado de conflicto por alcance a lo largo de una ruta de transición de comportamiento de conducción fija, lo que indica que las causas de los conflictos en secciones de carretera congestionadas son similares. Finalmente, el cambio de estado del proceso de conflicto sigue la propiedad de Markov, lo que demuestra que el estado durante el proceso de conflicto puede ser predicho y controlado.