题目：基于城市轨迹大数据活化的路线推荐

    大数据时代的到来为城市计算提供了更多的机遇和更广阔的前景，而数据活化技术作为智慧城市的关键技术，必将成为大规模数据集分析的下一个里程碑。当前，已经有很多研究是针对出租车司机做基于位置的推荐服务，然而，做面向乘客的基于城市轨迹的路线推荐还比较少，特别是应用数据活化技术的路线推荐，那么，如果能够将面向乘客的路线推荐从理论上升到实际的应用，从概念变为现实，不但具有理论意义，同时还具有极其重要的现实意义。在未来的研究中，如何准确地收集、分析出租车GPS 数据、如何更加准确地模拟电子地图、如何通过历史运动轨迹更加精确地估算路段实时费用、如何使本文的推荐原型系统更加完善一直都会是本文研究长期努力的方向。

    众所周知，出租车作为一种介于公共交通和私人交通之间的交通工具，在人们的日常交通出行中起到了重要的作用，如果在日常生活中频繁来往于两地之间，会很清楚两地之间的交通费用，如果能够获得出租车每条轨迹盈利的数据，那么预测交通费用也不是一件困难的事情。然而，出租车轨迹数据通常没有盈利信息，出租车计价通常是与行驶距离、等待时间相关的一个二元函数，行驶距离在给定路线之后不会有太大变化，但等待时间会因为道路交通状况、红绿灯情况不同而差异较大。这样，就需要分析出租车在两地之间的频繁路线，综合道路长度、道路通行时间与红绿灯情况来预测交通费用，得到乘车费用最省的出行路线。

    论文的主要工作体现在三个层次：1）构建了基于层次化的城市路径搜索算法，实现基于层次图的快速搜索；2）基于城市轨迹大数据，城市交通的即时速度和路网结构，构建了融合行驶速度、路线长度、等时等多因素的最优路权；3）完成了基于城市轨迹大数据的路径推荐原型系统。