随着互联网、云计算等新技术的高速发展和移动智能设备的快速更新,网络地理信息服务逐渐融入人们的学习生活。地理信息已经成为社会公众日常生活、企业经营、政府行政等方面的重要依据和基础信息。各地理信息服务商积累了大量数据资源,但数据之间相互隔离,难以整合利用。随着数据应用的迫切需求,利用互联网海量地理信息资源,充分发挥开源地理信息和社会化地理信息的潜在价值已经得到了越来越多的关注。POI被称作互联网地理信息最新鲜的“血液”,是位置服务与导航的基础。人们在军事、商业、环境、资源等领域存储、管理和分析来自不同信息源的质量良莠不齐的数据,对数据融合的重要性有了更深的认识。如何利用多源POI数据,对其进行有效整合,逐渐成为地理信息技术研究的热点之一。本文提出一种多源POI信息一致化分类抽取与一种多源POI信息匹配与融合方法,并对融合结果进行可信度评估,为地理信息数据应用的发展提供技术支持。主要包括以下几方面:（1）基于名称和类型的多源POI信息一致化分类抽取方法。对确定抽取的类型进行同义词扩充,对扩充的同义词进行判别,并从中提取出关键词;使用关键词对POI信息进行模糊查询,查询出包含关键词的POI信息。对查询结果进行相似度计算。对POI信息使用相似度进行降序排序,人工剔除错误抽取的POI信息。（2）结合非空间信息与位置属性信息综合相似度的多源POI信息匹配与融合方法。通过经纬度筛选基准数据中一定范围内的记录。依据省市县的顺序逐级消除POI信息地址中的行政区划。以编辑距离和余弦相似度结合的方式对名称和地址分别进行相似度计算,使用半正矢公式计算空间距离,再利用高斯函数进行反距离加权,得到空间距离相似度,综合计算得到POI信息综合相似度,设定阈值后,高于阈值且相似度最高为同名点对。最后,融合同名信息。（3）互联网POI融合实体可信度计算方法。通过对POI融合实体名称特征的统计和分析,构建语义特征库。利用语义特征库查询实体名称的特征词频数和词性组合模式频数,计算名称可信度。综合考虑融合信息的信息源数、属性一致性、属性完整性、地址要素数量,计算数据支持度。利用搜索引擎对融合实体进行网络检索,分析搜索数量与结果,实现基于搜索引擎的网络可信度计算。综合计算得到POI融合实体综合可信度。实验结果表明,本文使用结合编辑距离和余弦相似性的相似度对多源POI信息融合是可行的。本文提出的可信度模型能有效地计算POI融合实体可信度,取得了良好的效果,能在数据检核中提供有效的帮助。