出租车GPS轨迹数据中蕴含大量的信息,数据格式固定易于分析,另外出租车的行车路线、乘车时间完全由乘客决定,研究出租车乘客的移动规律和行为模式有利于帮助人们生活更加便利。而轨迹相似性度量作为轨迹数据挖掘的基础性工作,是一个关键性问题,所以本文采用北京市出租车GPS轨迹数据作为研究对象,对轨迹相似性度量进行方法与应用两方面的研究。1.GPS轨迹相似性度量方法研究:提出一种以方向特征为主导,并兼顾距离特征的轨迹相似性度量方法,其中距离特征采用包围面积度量,方向特征分别采用真实平均方向、线性平均方向、最长公共方向序列三种形式进行度量。将距离特征分别与方向特征组合,进行性能评价与可靠性验证,选取包围面积与线性平均方向的组合方式作为轨迹相似性度量的组合形式,将该组合与经典轨迹相似性度量方法LCSS（longest common subsequence）对比分析,结果验证了包围面积与线性平均方向组合的有效性与准确性。采用部分北京市出租车GPS载客轨迹数据进行聚类应用,结果显示,该方法对轨迹线性拟合方向区分度很高,表明该相似性度量方式能够对轨迹趋势方向进行较好刻画。2.基于POI数据的移动轨迹数据应用研究:提取载客段轨迹的OD（origin destination）点,采用百度地图API对各点匹配POI属性。选择5月11日（工作日）与5月16日（周末）两天8-10时与20-22时共四个时段的上下车点数据,对起点类型为住宅区、购物、美食、酒店等类型的轨迹分类别进行时空分析。结果发现工作日与周末的轨迹在行驶距离特征与行驶时间特征方面表现类似,在兴趣类型统计结果中发现,工作日与周末在20-22时的主要起点类型（住宅区、购物、美食、酒店）与终点类型（住宅区、酒店）相同,且表现出的出租车乘客活动变化均是向居住活动过渡,具有很高的相似性;而同一天内两个时段的类型统计结果表现出一定的差异,具体体现在工作日上午时段上下车类型十分广泛,而夜晚时段相对集中于居住类型,周末的两个时段起点主要类型相同,但终点类型不同,上午时段的类型多于夜晚时段,且上午时段含有工作日不具有的旅游景点及车站机场出入口类型。对各时段兴趣点的分布进行对比分析,发现同一天内的两个时段均表现为上午时段的分布范围广、面积大,夜晚时段分布较为集中。