本书针对基于位置的社交网络中用户对智能化、精准化和个性化推荐服务的需求，围绕用户签到行为序列偏好和时空偏好的捕获、用户和POI辅助信息的挖掘、用户和POI之间特征交互的学习等内容，阐述了时空序列嵌入门控扩张残差网络、融入属性辅助信息的双通道神经协同过滤、基于元路径辅助信息挖掘的多通道神经协同过滤、嵌入自适应门控机制的图神经网络等POI推荐方法。这些方法不仅为构建POI智能推荐系统提供了坚实的理论基础和实用方法，还有助于推动“互联网+POI服务”的大众化普及应用，对于促进社交网络和位置服务的发展具有重要意义。