随着测绘地理信息的发展和国家对“十二五”总体规划纲要的要求，建成数字中国地理空间框架和信息化测绘体系已经是大势所趋。地名地址数据是地理空间框架数据库中重要的组成部分，而兴趣点是地名地址数据库的核心，同时也是面向公众服务最重要的地理信息数据，它在城市的经济建设中起举足轻重的作用。目前一些城市都在积极的进行着地名地址数据的采集与更新工作。由于兴趣点的采集数据量大、种类繁重，没有统一的分类和取舍标准。使得地名地址数据库的更新受到一定影响，也致使城市基础地理数据库的发展受到制约。因此如何避免人力，物力与财力的浪费并且能够快速有效的采集与建立兴趣点库，促进地名地址库和基础地理数据库的更新，成了数字城市建设的主要问题。对兴趣点外业采集时，无论是用传统的采集方法还是先进的采集方法都只是对兴趣点进行扫街式的采集，没有对兴趣点做进一步取舍方面的研究。针对这个问题，本文提出了兴趣点认知模型，该模型用于外业兴趣点的选取和采集，通过相关方法对兴趣点认知模型中的影响因子赋予权重值。同时制定了兴趣点的取舍原则，该取舍原则辅助了兴趣点识别模型的实施。实验证明该模型能够提高外业人员的采集效率。　　本文对兴趣点的分类与编码规则、采集更新的方法、入库流程、密集区数据处理的方式、兴趣点专题图的表达、C/S框架下兴趣点的管理与查询以及兴趣点实际应用等方面进行了详细的介绍。同时本文提出了利用兴趣点与院落、街道之间的空间约束关系来解决兴趣点地址描述的问题。通过对兴趣点采集与建库的研究，为地名地址中兴趣点的建设做出规范的流程，同时为高效、准确的生产基础地理数据提供了全面的解决方案，为正在进行着地名地址数据库更新的部门，提供新的思路和参考。