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人类活动行程的制定往往基于宽泛的最初意向，通过综合考虑各种约束条件加以优化而完成。当前，基于位置点名称查找的行程制定方法，不支持用户一次性提交多个具有时序关系的宽泛出行意向，更不能同时为多个地理位置点提供详细的最优驾车方案。基于位置社交网络信息和车辆历史轨迹数据，探索了支持用户多个模糊意向输入的泛化行程推荐框架，主要工作包括：(1)对泛化的行程推荐问题进行建模；(2)设计并实现了基于分类树的地理位置点(POI)查询策略和算法；(3)提出了基于Voronoi图的GPS轨迹分析模型，并实现了任意两个位置点间最优行驶路径计算方法；(4)联合社会网络和语义交通信息图，基于蚁群算法进行行程的推荐，并实现了原型系统。实验及问卷调查结果表明，推荐结果的用户满意度可达80％。