随着我国城市化进程的加快,交通拥堵已成为大中型城市的首要问题。城市道路交叉口作为汇集了各个方向交通流的重要节点,在城市路网系统中处于关键位置。因此,道路交叉口的信号配时控制也就成为了治理城市交通拥堵的核心问题。传统的信号配时工作需要耗费大量的人力和时间成本,且方案执行效果依托于配时人员的经验水平,难以满足实时调控的需求。为此,研究一种交通信号配时方案推荐系统对高效、智能地交通治堵有着十分重要的意义。本文着力于路口相似度模型的设计和推荐算法的研究,通过引入路口相似度,构建适合交通信号配时工作的个性化推荐算法,并以城市交通信号控制系统积累的海量交通数据为推荐算法提供支持。同时,通过总结现有交通信号控制系统存在的问题和对一线信号配时人员的需求调研,从功能和性能两大方面对系统进行总体架构设计。首先设计了路口基础信息配置功能,将路口的各项数据进行结构化的存储。通过结合文本词频算法与统计学理论的研究,对路口特征属性进行提取分类,并以其出现频率为依据进行权重分配。考虑交通系统的动态特性和时空差异所带来的特殊性,分别建立路口静态相似度模型和路口动态相似度模型。利用基于用户的协同过滤推荐算法引入路口静态相似度的方式,进行第一步过滤。再利用基于项目的协同过滤推荐算法引入路口动态相似度,产生最终的推荐结果,完成向信号配时人员推荐配时方案的任务。以此为核心还设计了用户管理、路口分类、拥堵报警等功能保证了推荐系统的完整性。最后,通过对算法的实验及结果分析,验证了推荐算法的可行性。通过对系统的测试,证实本系统可靠性。