情報推薦に関する研究を実施した。2021年度の研究では、POI（Point of Interest）、すなわち、レストランや博物館など、地理情報に基づいた推薦を対象とした。グラフ畳み込みネットワーク（GCN）を基盤として用い、さらに高い推薦性能を目指した。GCNでは、学習なパラメータ数が増加し、モデル学習が困難で実用性が低い。これに対し、本研究では、ユーザの活動エリア情報を事前に抽出し、地理的近傍のみをGCN に反映することで、モデルの複雑性を下げ、より高い推薦性能を達成した。評価実験の結果、ベースラインモデルと比較して、本手法はYelpデータセットにおいてRecall@10を4.98%、Gowallaデータセットにおいて3.82%改善した。