本文提出了多种轨迹建模方法，包括基于元路径的特征提取、分层时空注意力神经网络（AttnTUL）、空间-时间联合表示学习（ST-GraphRL）和多视角建模方法（MVTraj），显著提升了轨迹预测和分类性能，尤其在复杂城市环境中表现优越。