本發(fā)明公開了一種基于GCN與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的智能路徑推薦方法，首先將實(shí)時收集的RFID數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，保證數(shù)據(jù)合理性與有效性；然后使用圖卷積網(wǎng)絡(luò)GCN實(shí)現(xiàn)交通路網(wǎng)建模預(yù)測部分，依賴歷史數(shù)據(jù)與當(dāng)前路網(wǎng)信息建模未來時段的交通狀況；最后使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法分析學(xué)習(xí)用戶特征及其對路網(wǎng)各項(xiàng)屬性的敏感程度，智能地給出充分利用路網(wǎng)多維語義信息、符合用戶特征的推薦。本發(fā)明將圖卷積網(wǎng)絡(luò)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于交通路網(wǎng)的建模預(yù)測與用戶行為特征的學(xué)習(xí)，在進(jìn)行路徑推薦時考慮了路網(wǎng)豐富的多維時空信息及用戶對路網(wǎng)不同屬性的需求與敏感度，使得路徑推薦更符合接近場景、更智能、個性化。