随着智能终端、移动定位、无线通信等技术的快速发展，在交通、物流等应用领域，大量受路网约束的轨迹数据得以收集。对移动对象的信息处理和知识获取日益成为人们研究和关注的热点，并被广泛应用在智能交通、手机服务、环境监测等信息系统中。可随时随地获取的、呈爆炸性增长的移动数据在给我们带来丰富信息的同时，“数据越丰富，知识反而越贫乏”的问题也日益突出。近年来，越来越多的学者认识到，由于大部分移动对象的运动受到时间和空间的约束，研究移动对象的运动轨迹比研究其离散的位置点更符合用户关注的信息和知识。　　 本文研究的目的就是面向移动位置服务和智能交通领域，通过分析轨迹的时空特征，利用聚类方法挖掘相似运动轨迹，从而发现移动对象的运动规律和行为模式，比如发现热点路径，从而为城市规划、交通管理、用户调查等领域提供辅助决策信息。　　 本文介绍了聚类方法在轨迹数据挖掘领域的研究现状，通过分析路网约束条件下轨迹数据的时空特征和现有方法的不足，实现了一种基于轨迹聚类的热点路径分析方法。利用轨迹数据分析热点路径可以在时空和语义特征不变的前提下反映移动对象的运动和行为模式。本文在提取道路交叉点的基础上，引入轨迹的停留点语义，并将两者共同作为特征点进行轨迹划分，在轨迹聚类的基础上进行子轨迹权重分析，从而获得语义更为完整且用户关注度更高的热点路径。算法分析和实验对比表明，该方法有效地降低了轨迹的存储空间与发现了热点路径。