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在大城市中，出租车已成为实现智能交通运输系统不可或缺的一环。然而，由于一些出租车司机的驾驶经验，和对城市活动的熟悉程度的不足，使得其在寻找乘客时会采取毫无目的的随机漫游策略。这就导致了出租车司机的收益不高，同时也造成了能源的消耗以及环境的污染。针对此问题，将提出出租车载客地点的推荐模型，使得模型给出的推荐地点序列能获得较高的期望收益。具体来说，将基于出租车GPS轨迹数据建立出租车载客地点的马尔科夫决策过程模型，并给出求解该模型的2种算法。仿真实验结果显示，与典型的TopK方法相比，给出的推荐结果能更好地提