本發明公開了一種基于A星搜索和深度學習的個性化路線推薦方法,步驟一:歷史軌跡數據集D,起點ls,終點ld,出發時間b和用戶u作為輸入,然后基于輸入循環神經網絡;步驟二:建模從出發點到當前n節點的費用函數ɡ(n)與當前n節點到終點的費用函數h(n);步驟三:尋找最優路徑的過程中,每次擴展一個節點,使用f(n)來評價這個節點的得分,推薦個性化的最優路徑軌跡p*。