本发明公开了基于动态交通网络的多模态出行方式融合推荐方法，本发明首先将用户时空出行轨迹构建成异构信息网络，并考虑出行过程中不断发生变化的动态交通网络；根据异构信息网路，预处理历史轨迹数据；从异构信息网络对应的网络模式中抽取关键元路径以丰富对象的特征嵌入；通过聚合函数实现元路径特征聚合；利用元路径引导的图神经网络对用户与出行方式动态建模，得出具有丰富交互信息的特征嵌入；将用户及出行方式的最终特征嵌入输入MLP中，充分学习用户在时空出行轨迹中对出行方式的偏好，向用户推荐满足个性化需求的出行方式。本发明细粒度的描述了用户对出行方式的个性化偏好，同时缓解了交通压力，提高了交通韧性。