地图是人类对世界的空间形式表达,随着计算机技术的发展,网络地图逐渐普及,以动态交互,在线服务的形式深入到日常生活出行,自然资源管理与城市空间规划等公众领域和专业领域。网络地图对物理空间的刻画形成了网络地图空间,并且依托于公共地图服务平台（Public Map Service Platform,PMSP）。随着空间数据的爆炸式增长,信息多元化同质化导致有效信息比重下降,网络地图中“信息过载”严重,挖掘用户访问兴趣是感知用户需求,提高PMSP使用效率,构建智能地理信息服务的前提。用户在网络地图空间中浏览与交互过程具有空间上的多层级和不确定性,时间上的连续性,领域之间的差异性,导致庞大的用户群体的访问兴趣与访问需求具有潜在性和多样性,使得主动、高效的感知和满足用户需求的智能地理信息服务面临巨大挑战。本文研究用户访问行为中显性访问内容到隐性访问兴趣的语义提取,空间维度到时间维度的访问兴趣共性模式挖掘,群体用户到领域用户的访问兴趣分布规律表征,解决访问兴趣的空间层级分布机制构建,访问兴趣的时序共性模式的挖掘,顾及领域属性的用户访问兴趣分异量化与表达等关键技术难题,实现访问兴趣到访问需求的多维度,多领域感知,推动地理信息服务智能化发展。本文以PMSP访问轨迹为载体,从空间维度的用户访问内容和时间维度的用户访问操作分析用户感兴趣的空间要素和习惯性操作行为,挖掘不同领域中用户的时空访问兴趣和对空间信息访问需求的共性模式。具体包含以下内容:（1）基于访问内容的多粒度访问兴趣点识别。地图放大表示兴趣增加而地图缩小表示兴趣减少,将用户浏览PMSP的行为定义为反映兴趣变化的PMSP访问轨迹;为了简化多维度和多粒度的PMSP访问轨迹,构建时空立方体以局部密度最大化实现PMSP访问轨迹降维;类比金字塔层级结构,提出层次高斯混合模型递归聚类构建轨迹生成树描述PMSP访问轨迹的多粒度空间结构,进一步结合随机森林模型实现访问兴趣点精确识别。访问兴趣点表示PMSP访问轨迹中访问兴趣极大值,该研究将PMSP访问轨迹转化为语义层级的访问兴趣。（2）基于空间要素扩展的多领域用户访问兴趣主题挖掘。基于邻近的空间要素表达（1）中提取的访问兴趣点,将访问兴趣轨迹转化为空间要素集合;顾及空间要素共现分布的语义相关性,利用中国海量POI（Point of Interest）分布,基于空间邻近性构建多尺度POI语义空间实现领域用户访问兴趣信息增益;在语义空间中构建用户-POI兴趣矩阵,基于随机森林模型实现领域用户分类,验证领域用户访问兴趣差异显著性,提出W2V-SVD（Word2vec and Singular Value Decomposition）主题模型挖掘领域用户访问兴趣及其组成表达。（3）基于访问操作的多尺度PMSP访问轨迹深度表征。以访问操作时序变化表达PMSP访问轨迹的时间维度,针对数据中的采集和预处理造成PMSP访问轨迹顺序错位误差,提出局部动态排序算法实现局部重排序和轨迹平滑;为了表达PMSP访问轨迹的局部共性特征,定义PMSP访问轨迹的多维操作属性,基于PMSP访问轨迹切分提出多尺度操作组合的访问操作组;多维属性与多尺度造成访问操作组的维度增加,本文提出深度表征模型（Browsing Behavior Representation,BBR）,学习访问操作组序列化特征,实现访问操作的深度表征,降低维度和尺度的敏感性,基于访问操作组的共性模式挖掘验证模型的有效性。（4）基于访问操作的多领域主题PMSP访问轨迹挖掘。顾及领域用户访问操作模式差异,PMSP访问轨迹空间分布稀疏,长短分布不一,基于（3）中访问操作多维属性的时序变化表达操作模式的时空不变性,构建用户访问操作中的时空无关的习惯特征;参考（2）中的领域用户访问兴趣提取的主题模型,基于BBR模型构建访问操作语义空间,形成用户-访问操作矩阵,基于领域用户分类验证领域用户访问操作的差异显著性,结合SVD（Singular Value Decomposition）模型提取具有整体趋势表征的主题PMSP访问轨迹。本文的研究成果可以实现网络地图空间中不同领域中用户访问兴趣时空模式挖掘,帮助PMSP运营商了解用户的时空需求,构建平台用户画像,针对性制定地图数据更新策略,降低数据生产成本,提供个性化地理信息推荐,针对领域用户提供主动性的智能地理信息服务。