兴趣点推荐作为基于位置社交网络中的一个重要研究领域，极大地促进了推荐系统和社交网络的结合和发展，具有重要的研究意义和应用价值。本书主要研究和阐述自适应兴趣点推荐理论和方法，首先概述了兴趣点推荐及意义、研究现状及发展动态分析。然后提出了用户签到行为的特征提取方法及用户聚类算法，在此基础上，阐述了基于时间特征和用户协同过滤的自适应兴趣点推荐方法、融合时空特征和概率模型的自适应兴趣点推荐方法、结合长短期兴趣偏好的自适应连续兴趣点推荐方法的相关理论。最后构建了云边协同环境下自适应兴趣点推荐总体架构，并阐述了具体实现技术方法。