随着手机等移动智能设备以及GPS的急速发展和应用,基于位置的服务(Location-based Services,简称LBS)得到了普及。地图搜索引擎将这些LBS服务作为处理对象,对LBS的搜索与推荐技术具有重要的应用价值,因此成为了近年来空间数据库领域的研究热点。空间文本对象搜索旨在综合考虑空间邻近性和文本相关性,根据用户的查询意图匹配合理的空间文本对象,支持多样的LBS搜索功能。空间文本对象推荐则通过分析用户的个性化偏好,为用户推荐其可能感兴趣的空间文本对象。然而,现有方法不能充分地满足地图搜索引擎的多目标搜索与精准推荐的需求,亟需展开针对性的空间文本对象集合搜索与个性化推荐技术研究。为了解决这些问题,本文面向地图搜索引擎的共性需求,研究了面向空间文本对象的集合查询与个性化推荐技术,实现更加精准且有效的LBS检索。在空间文本对象检索方面,本文首先针对现有的方法对多目标查询支持能力不足的缺点,设计了融合语义的空间关键词集合查询框架,该框架通过词嵌入等方法解析文本语义。其次,本文提出了一个无缝融合了多维度信息的层次索引结构来组织数据。最后,本文利用一系列具有理论保证的界限定理优化查询处理,实现了有效的查询剪枝以保证基于语义的单目标或多目标检索的高效处理。在空间文本对象的个性化推荐方面,本文实现了融合时空特性的针对性的个性化推荐算法,做到了对用户偏好的有效捕捉,并解决了用户行为的数据稀疏问题。空间文本对象的检索及推荐具有重要的理论研究价值和应用价值。本文在真实数据集上对本文提出的算法进行了充分的实验对比验证,实验结果证明了这些搜索与推荐算法的可行性与有效性。此外,本文结合了基于语义表示的空间关键词集合查询与地理位置增强的空间文本对象推荐两个部分构建了一个查询推荐原型系统。