本書(shū)系統(tǒng)介紹了時(shí)空文本對(duì)象、語(yǔ)義軌跡大數(shù)據(jù)等概念，總結(jié)歸納了語(yǔ)義軌跡數(shù)據(jù)的特點(diǎn)以及預(yù)處理方法，隨后介紹時(shí)空文本對(duì)象空間文本相關(guān)性分析和語(yǔ)義軌跡數(shù)據(jù)的相似性度量，最后針對(duì)反向最近鄰查詢(xún)、潛在個(gè)性化軌跡查詢(xún)、探索用戶(hù)行為的軌跡推薦等軌跡查詢(xún)與推薦方法。軌跡大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種基本的數(shù)據(jù)資源，具有無(wú)限的應(yīng)用潛力。軌跡可以被拓展到很多領(lǐng)域。通過(guò)將本文所提方法應(yīng)用于生活實(shí)踐的各個(gè)領(lǐng)域中，有利于輔助管理者進(jìn)行決策，為管理決策提供數(shù)據(jù)支持。在物流管理的應(yīng)用場(chǎng)景中，車(chē)輛路徑規(guī)劃是物流管理中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是優(yōu)化物流配送的重要手段。通過(guò)結(jié)合車(chē)輛歷史軌跡數(shù)據(jù)和配送的貨物屬性，結(jié)合軌跡推薦算法，通過(guò)周密計(jì)算，優(yōu)化配送路線與途徑門(mén)店利益最大化，使貨物配送更加智能，更合理。