在交通日益发达的现代社会,人们的生活越来越离不开地图导航软件。综观当前电子地图的导航情况,大多是只提供单纯的基于地理位置的路线规划,并没有很好地考虑到路线临时变化等突发状况,有时并不能很好地满足人们的需求。本课题结合用户产生内容(User Generated Content)、众包地图和移动群智感知(Mobile Crowd Sensing)等技术,提出了一种智能交通诱导方案,并建立了相应的数据模型。本课题提出的智能交通诱导方案和数据模型不仅包含了传统地图导航的位置信息,还融合了用户产生的交通数据,从而为用户提供实时性和准确性较高的交通信息,满足人们对动态交通信息的需求。首先,本课题采用智能加权融合的方法对用户产生的交通数据进行融合,并建立了智能交通诱导数据融合模型。通过多源数据融合的方法从杂乱无章的数据中去伪存真,得到实时性和准确性较高的动态交通信息。其次,本课题还借鉴博弈论的观点建立了一种收益机制,通过对行为结果的奖励或惩罚来对用户进行约束,使其创造出更加真实有效的内容。最后,为了验证本课题提出的智能交通诱导方案和数据模型,本文设计实现了智能交通诱导方案的验证系统,并通过Matlab对本课题的数据融合模型进行仿真,从而验证了本文提出的智能交通诱导方案和数据模型的有效性。本课题的相关研究将进一步促进移动互联网和智能交通领域的深度融合,代表了一种适应社会发展的智慧出行位置服务模式,以期推动城市交通向智能化、高效化发展,进而方便公众出行并提升城市公共交通服务效率。