本文提出了一种基于自编码器的模型，即SAE-NAD，用于学习非线性用户-地点关系。通过多维关注机制自适应地区分用户偏好程度，并通过POI嵌入与径向基函数内积相结合的方法实现在检查的POI的相似和附近邻居上使用户到达更高的可达性。在三个真实世界数据集上进行了广泛的实验，证明了本模型的有效性。