基于GPS轨迹数据的位置预测与推荐算法研究主要利用移动设备收集的连续位置信息，通过数据挖掘和机器学习技术分析用户的移动模式、行为习惯以及兴趣点。该研究可以应用于个性化导航、智能交通、位置广告推送以及社交网络推荐等场景。通过分析历史轨迹数据，算法能够预测用户未来的位置或推荐可能感兴趣的地点，从而提升用户体验和服务效率。关键技术包括轨迹数据预处理、特征提取、模式识别以及推荐模型的优化。此外，该研究还需考虑数据稀疏性、实时性要求以及用户隐私保护等挑战。