信息技术日益发达,人们对各种各样的信息需求也在持续不断的增长,其中基于位置的服务(LBS)引起了更多人的关注,也越来越多被运用到了人们日常生活中的各个方面,而海量的信息资源又给人们精确搜索自己所需要的信息带来了很大的困扰。传统推荐系统多是基于关键词的技术手段进行搜索和查询的,存在着缺少丰富语义信息支持以及所推荐的信息服务往往与用户的位置和情境联系的不够紧密,因此无法充分表达用户的实际需求。针对以上问题,本文提出了基于本体的LBS个性化信息推荐方法,将本体理论、用户情境以及各种规则引入进来,提高信息推荐的有效性。首先,利用网络本体语言对情境上下文本体、用户本体、服务本体其关联关系进行形式化表达,构建本体概念体系;其次,在前面构建好的本体基础上,将用户和服务资源及其关联关系进行描述构建本体实例知识库,并利用情景上下文本体构建相应的上下文知识;接着,以上述本体中的概念作为语义基础,归纳相关的常识性规则,并利用规则描述语言形式化表达各种个性化推理规则,建立规则知识库,作为个性化推荐算法中的优化条件;然后,本文提出了顾及上下文知识及规则约束的用户兴趣模型建立方法、个性化推荐框架及方法;最后,本文通过基于移动终端开发的个性化信息系统实例,对本文中所设计的基于本体的LBS个性化信息推荐系统进行实验验证,说明了方法的可行性和有效性。