移动网络的快速发展和智能设备的普遍应用使得基于位置的服务（如携程、美团、今日头条、Google地图等）逐渐深入到社会生活的各个领域,兴趣点推荐（Point of Interest Recommendation）作为基于位置服务的重要支撑技术正成为当前时空数据管理和人工智能领域的研究热点。兴趣点推荐主要依据用户的社交关系和历史签到记录推测用户偏好进而为其推荐感兴趣的地点,按推荐目的不同可分为一般兴趣点推荐（General POI Recommendation）和下一个兴趣点推荐（Next POI Recommendation）。一般兴趣点推荐主要根据用户隐式偏好,为其提供潜在感兴趣的地点;下一个兴趣点推荐主要依据用户行为规律,为其预测下一个时刻即将访问的地点。本文针对当前兴趣点推荐领域中亟待解决的个性化与多样性相融合的一般兴趣点推荐、下一个与下N个连续兴趣点推荐等具有逻辑递进关系的几个问题开展研究,取得了如下创新性研究成果。（1）现有的一般兴趣点推荐方法主要在用户-兴趣点访问（或评分）矩阵上利用协同过滤模型推测用户偏好,忽略了用户与兴趣点之间的交互信息和用户社交关系,导致推荐结果的个性化程度不高。为解决上述问题,提出了一种基于多图融合的个性化兴趣点推荐方法。首先,根据用户-兴趣点评分矩阵,利用矩阵分解方法分别提取用户和兴趣点的内部嵌入向量;然后,根据基于位置的社交网络（Location-based Social Network,LBSN）中的用户社交关系和兴趣点签到记录以及兴趣点的地理位置信息,采用带有注意力机制的图神经网络聚合用户和兴趣点的外部表征向量;最后,将用户和兴趣点的综合向量（内部和外部特征向量相结合）输入神经网络模型中进行评分预测,从而得到用户对兴趣点的预测评分。通过在Yelp和CA真实数据集上开展实验,结果表明提出的基于图嵌入的用户和兴趣点嵌入向量生成方法能够有效表征用户和兴趣点之间的复杂耦合关系,构建的兴趣点推荐模型具有较高的推荐准确性。（2）依据用户偏好返回的一般兴趣点推荐结果之间通常比较相似,而现实中用户希望获得既满足其偏好又具有多样性的兴趣点。针对该问题,提出了一种基于地理-社会关系和谱聚类的多样性与个性化相融合的兴趣点推荐方法。首先,提出了一种基于嵌入压缩的兴趣点相似度评估模型,通过在低维共享空间中同时嵌入兴趣点的地理位置信息和社会关系信息,评估兴趣点之间的地理-社会关系相似度,形成兴趣点相似度矩阵;然后,提出了基于概率密度估计的k-means聚类和谱聚类算法对兴趣点进行聚类;在此基础上,利用矩阵分解算法和贝叶斯个性化排序方法从不同聚类中选出多样性的兴趣点,并按其对用户偏好的满足程度进行排序。通过在Gowalla真实数据集上开展实验,结果表明构建的兴趣点相似度评估模型能够有效衡量兴趣点之间的相似度,提出的多样性兴趣点推荐方法在确保一定准确性的同时具有较高的多样性。（3）在用户移动情况下,根据用户的行为规律和当前位置,为其推荐或预测下一步要访问的地点至关重要。为了解决上述问题,提出了一种基于用户行为序列挖掘和用户关系与偏好分析的下一个兴趣点推荐方法。首先,根据LBSN中用户的社交关系和兴趣点签到记录构建用户关系图,在此基础上建立基于随机游走策略和skip-gram模型的用户关系嵌入模型,用于学习用户关系嵌入向量表示;然后,基于用户历史签到序列数据,利用GRU模型挖掘用户的当前偏好和周期偏好,并结合用户关系嵌入向量生成用户的近期偏好,同时利用基于K-近邻的偏好学习方法挖掘用户的长期偏好;最后,根据兴趣点与用户各类偏好的贴近程度对兴趣点进行访问概率预测。通过在CA和Gowalla真实数据集上开展实验,结果表明提出的下一个兴趣点推荐方法能够有效捕获用户行为意图,下一个兴趣点预测结果的准确性更高。（4）下一个兴趣点推荐不能为用户推荐下N个连续的兴趣点,而在旅游路线推荐等场景中通常需要进行下N个连续兴趣点推荐。为解决该问题,提出了一种基于深度强化学习的下N个连续兴趣点推荐方法。首先,根据用户历史签到序列数据构建用户状态表示模型;然后,提出了一种基于用户状态和用户与兴趣点地理位置关系的动作生成策略,在此基础上利用Actor网络生成推荐的兴趣点,并利用Critic网络对生成的兴趣点做出评分;同时基于用户关系和相似性匹配策略构建线上交互环境模拟器,模拟用户对生成的兴趣点做出的反馈行为;最后,基于交互环境模拟器给出的奖励更新用户状态以及网络参数,进而利用更新后的网络为用户生成新一轮的兴趣点。通过在CA、Gowalla和Yelp真实数据集上开展实验,结果表明构建的状态表示模型能够有效描述用户状态,提出的下N个连续兴趣点推荐方法具有较高的推荐准确性。上述研究成果可应用于兴趣点推荐、基于位置的服务系统、时空众包、城市计算、交通流预测等应用领域,对于改进各领域现有系统的服务质量具有重要作用。该论文有图51幅,表34个,参考文献148篇。