本发明公开了基于深度学习和大数据分析的出租车寻客策略推荐方法，所述推荐方法包括以下步骤：步骤一：对出租车历史轨迹数据进行清洗；步骤二：提取出租车载客点；步骤三：提取出租车载客热点；步骤四：对热点进行载客量预测；步骤五：提出出租车推荐模型。本发明针对城市中出租车和乘客信息不匹配导致的出租车寻客难问题，提出了一种基于交通大数据利用深度学习预测未来乘客数量，并运用可时变的马尔科夫决策过程通过策略迭代为出租车司机提供寻客策略的技术，解决了现有的匹配机制匹配难的问题，增加了出租车的工作效率，使得出租车收益更加科学，且乘客叫车也更加容易。