在Google Earth、Web2.0和移动客户端网络技术发展的推动下,使得共享地理信息数据的思想不断深入大众心理,越来越多的网民在社交网络平台签到分享自己的行动轨迹,大众成为了地理信息的贡献者。以自发地理信息(VGI)为基础的地理信息服务方式克服了传统地理信息获取方法的缺陷,并且由于这些信息都是普通民众自愿提供的,在很大程度上反映了大众对空间环境的认知情况。VGI的出现,为获取大量且更新快的兴趣点(POI)提供了一种有效且可行的手段。本文以基于位置(LBS)的签到POI数据作为数据源,针对人们寻路行为和空间认知习惯,通过研究VGI和POI及其数据获取和处理等理论与方法,建立了基于VGI的POI地标路径引导方法。本文研究工作主要包括:(1)对VGI的理论知识和签到POI数据预处理过程进行了研究,重点分析了VGI数据分类,其中包括图形数据和语义数据;数据特征主要有信息内容丰富、现势性强、更新成本低廉、数据覆盖分异、数据质量不可预测;阐述了LBS签到数据的特点及采用微博API获取POI数据的详细过程,对签到POI数据进行了预处理,从而利用最简单的方法提升数据质量。(2)建立了签到POI数据有效性衡量模型。主要从大众地理空间认知和POI空间分布特征两个方面分析了数据有效性影响因素。通过对空间聚类方法进行综合分析对比,选择OPTICS算法实施空间密度聚类并判断城市中心度。通过对两个影响因素作归一化处理,建立了POI数据有效性模型,实现对POI有效数据的提取。(3)研究了POI地标的路径规划方法。总结了POI地标的提取方法,并考虑引入POI地标的路径选择方法,基于道路复杂度、行程距离、路径上地标的数量三个影响因素,构建了多目标路径规划模型。(4)得出了基于POI地标的路径引导方法。从人们认知的角度,获取顾及POI地标的路径规划结果,基于该结果以提取的功能POI地标为线索,确定路径引导方式,并给出用户寻路过程的路径引导描述。实例验证结果表明,与传统路径引导方法相比,本文方法更符合人们对空间知识的认知习惯,并且能够通过调整路径规划中各因子的组合权重,满足人们不同空间认知能力的需求。