针对现有位置社交网络兴趣点推荐的研究工作主要集中在挖掘兴趣点的情景信息：时间信息、地理位置和评论信息，其中评论信息对用户偏好的影响尚未充分研究的情况，提出一个统一兴趣点推荐模型。其融合了用户偏好模型和上述三种情景信息，对用户偏好建模采用基于签到次数的度量方法，同时对评论信息采用基于潜在狄利克雷分配主题模型来挖掘用户偏好。实验结果表明，该模型在推荐准确率等多种评价指标上都取得了更好的结果。