出租车是公共交通的重要成分,主要由传统出租车和网络预约出租车（网约车）构成。有关部门为规范出租车行业的运营秩序,为车辆安装了全球定位导航系统（GNSS）以便实时管理,这使车辆在行驶中积累了充足轨迹,可提取出丰富的时空信息。其中的上下车（OD）点可视为一类特殊兴趣点（POI）研究,从而刻画居民出行交互规律,有效引导公共资源合理调配、辅助有关部门开展决策规划。本文从武汉市2018年11月5日至11日出租车与网约车轨迹中提取OD点,引入地址树与支持向量机等模型,提出一种由上下车点提取出行POI的方法。而后基于复杂网络与时空分析理论,构建出租车与网约车出行POI的多次空间交互网络,从单层网络结构特征时序演变规律、网络层间关联关系的角度,提取并分析出租车与网约车的空间交互规律。因此,本文的主要工作如下。（1）基于出租车与网约车轨迹的出行POI探测方法研究轨迹的上下车点包含了大量时空、属性信息,是吸引乘客乘坐出租车或网约车出行的POI。本文首先基于地址树模型,对轨迹数据的OD点地址统一处理,以提取各级地址要素与地址要素间隶属关系;随后引入机器学习中的SVM模型进行地址要素分类,将分类后的结果匹配并进一步关联得到网约车的出行POI。而后本文基于地图匹配的方法将出租车轨迹OD点关联到路网,利用自然间断点方法确定距离阈值并以“最临近”原则关联出行POI,实现基于出租车与网约车轨迹的出行POI探测。（2）出租车与网约车的空间交互网络结构演变规律与关联关系分析乘出租车与网约车的出行可视为一种出行POI参与的空间交互过程,而复杂网络则是表达系统内部交互模式与关联关系的有效方法。本文首先构建出行POI的空间交互网络,并依据复杂网络的结构特征测度方法,综合时序分析、空间叠置等时空分析方法,探索出租车与网约车空间交互网络内部结构的时变规律;依据相关性分析方法,对出租车与网约车的多元空间交互网络层间结构与属性特征进行相关性分析,以进一步揭示复杂系统间的互作用对出租车与网约车出行POI间空间交互规律的影响。因此,出租车与网约车的空间交互规律研究可作为本文出行POI探测研究的延续,有助于更全面认知城市社会空间特性,为城出租车与网约车合理调度以及公共交通资源优化配置提供方法与理论的参考。