1.一种基于车联网的网格化路径推荐方法，其特征在于，该方法包括步骤：获取数据源信息模块获取信息，构建网格OD矩阵模块构建网格OD矩阵；计算路径特征模块计算个体移动特征、网格静态特征和网格动态特征；生成开销函数模块根据路径特征向量得到搜索半径内各条路径的权值，搜索最近邻居集模块把所得的路径权值排序；生成Top-N推荐集模块根据最近邻居集的相关特征计算路径开销函数，根据生成的开销值升序排列，选取路径推荐集。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建网格OD矩阵具体为：将道路网划分为等分的网格，分别以起始地和目的地为搜索中心，以起始地搜索范围内预定网格为x轴，以目的地搜索范围内的预定网格为y轴，以时间片为z轴，则每个纵切面为固定z轴的各个时间片下的邻接OD矩阵。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算个体移动特征、网格路径静态特征和网格路径动态特征进一步具体包括：个体移动性特征由周期转移性决定，在不同时间周期内从起始地搜索半径内某一网格移动到目的地搜索半径内的另一网格的转移概率为个体转移性特征；网格路径静态特征由各个路段的道路信息、兴趣点特征决定，网格路径动态特征由起始地搜索半径内的各个网格间的流动性和活跃性构成。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据公式 生

成起始地搜索网格内的路径开销函数，其中，l表示单个路段，L表示起始地搜索半径内的所有路段， 分别表示个体移动特征、网格的路径静态特征和动态特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据从起始地网格到目的地搜索半径内网格数|ro→rD|，从起始地网格到目的地所有网格的总次数|ro→R′ D|，调用公式：计算从起始地的网格搜索半径出发，到目的地网格搜索半径的

网格转移概率，则个体移动特征 根据路段宽度rdwidth，路段等级rdrank构成二维特征向量froad＝(rdwidth,rdrank)，路径周边存在n种类别兴趣点POI的特征fPOI＝(POI1,POI2,…,POIn)，根据公式： 获得网格的路径静态特征 根据公式 计算网格的路径动态特征 其中， 是路段l上的平均转

移时间花费， 为社交平台的用户在网格内路径附近签到点的次数。

6.一种基于车联网的网格化路径推荐系统，其特征在于，该系统包括：获取数据源信息模块、构建网格OD矩阵模块、计算路径特征模块、生成开销函数模块、搜索最近邻居集模块、生成Top-N推荐集模块，获取数据源信息模块获取路网数据、兴趣点、用户签到点、历史GPS数据；构建网格OD矩阵模块分别以起始地和目的地为中心，一个网格长度为半径划定网格搜索范围；计算路径特征模块计算个体移动特征、网格静态特征和网格动态特征；生成开销函数模块根据路径特征向量得到搜索半径内各条路径的权值，搜索最近邻居集模块根据路径权值排序；生成Top-N推荐集模块根据路径开销函数，对开销值排序，选取目标用户的推荐路径邻居集。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述构建网格OD矩阵具体为：将道路网划分为等分的网格，分别以起始地和目的地为搜索中心，以起始地搜索范围内预定网格为x轴，以目的地搜索范围内的预定网格为y轴，以时间片为z轴，则每个纵切面为固定z轴的各个时间片下的邻接OD矩阵。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述计算个体移动特征、网格路径静态特征和网格路径动态特征进一步具体包括：个体移动性特征由周期转移性决定，在不同时间周期内从起始地搜索半径内某一网格移动到目的地搜索半径内的另一网格的转移概率为个体转移性特征；网格路径静态特征由各个路段的道路信息、兴趣点特征决定，网格路径动态特征由起始地搜索半径内的各个网格间的流动性和活跃性构成。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，根据公式 生

成起始地搜索网格内的路径开销函数，其中，l表示单个路段，L表示起始地搜索半径内的所有路段， 分别表示个体移动特征、网格的路径静态特征和动态特征。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，根据从起始地网格到目的地搜索半径内网格数|ro→rD|，从起始地网格到目的地所有网格的总次数|ro→R′ D|，调用公式：计算从起始地的网格搜索半径出发，到目的地网格搜索半径的网

格转移概率，则个体移动特征 根据路段宽度rdwidth，路段等级rdrank构成二维特征向量froad＝(rdwidth,rdrank)，路径周边存在n种类别兴趣点POI的特征fPOI＝(POI1,POI2,…,POIn)，根据公式： 获得网格的路径静态特征 根据公式 计算网格的路径动态特征 其中， 是路段l上的平均转

移时间花费， 为社交平台的用户在网格内路径附近签到点的次数。