在Web2.0时代,像高分辨率智能手机、数码相机和GPS导航系统等智能电子产品广泛应用在各个领域,给人们的生活带来巨大变化。随后出现了各种社交网络和软件,基于位置的社交媒体的迅速发展使得人们越来越倾向于以图片或文字方式在网络上分享自己的日常生活,特别是旅游见闻,这就产生了大量的社交媒体数据。这些数据通常包含文本标签、地理标签和拍摄时间等信息,其中地理标签表明旅游目的地的经纬度信息,为旅游服务研究提供了真实数据参考。传统的旅游信息服务大多数是根据大众的旅游经历来规划行程,耗时较长,且没有充分利用信息技术等优势,无法提供针对性的旅游推荐服务。智慧旅游理念主要利用信息化技术集成旅游涉及的吃、住、行、游、购、娱等各方面数据,本文引入本体对该数据进行建模、存储和匹配,解决语义层次上信息共享和交互问题,同时借助任务本体的描述逻辑推理分析旅游服务框架。目前旅游兴趣点分析是智慧旅游的新兴发展方向,本文基于地理标签数据,主要做了以下的工作：(1)提出一种面向任务本体的旅游信息服务。针对旅游数据的多样性等特征,引入本体概念对旅游相关资源进行整合,构建旅游本体；然后基于游客视角分析旅行中的各种需求和活动,构建通用任务模型和任务本体；最后提出了一个面向任务本体的旅游信息服务框架,能够根据用户需求和上下文感知做出实时的决策与推荐,提供一个灵活的旅游信息检索方式。(2)基于地理标签的旅游兴趣点分析。首先使用Flickr网站上带有地理标签的照片集作为数据来源,利用本体模型存入本体数据库,并针对旅游特征改进聚类约束条件,对比并选择最佳聚类参数,利用P-DBSCAN聚类算法得到聚类结果,进一步分析每个类簇中照片的文本信息来为兴趣点命名；然后通过本体推理确定游客的游玩记录,构建旅游本体数据库,为后续分析奠定数据基础；最后利用Markov模型分析游客的旅游轨迹,为交通部门管理规划工作提供建议。(3)旅游推荐服务研究。本文没有使用传统的评分数据,而是根据本体数据库中用户游玩兴趣点的频次和用户在兴趣点的照片概率的加权和作为兴趣点偏好,构建用户之间的信任网络,将信任度融入到用户相似度计算中,并用兴趣点热度和时间上下文信息对兴趣点排序进行加权,为用户推荐旅游兴趣点和旅游序列,实验证明本文算法能够提高推荐精度和准确度。