随着众多具有传感功能的智能手机和可穿戴设备的普及，基于位置的服务得到了快速发展，其中基于位置的社交网络（location-basedsocialnetworks，LBSN）逐渐被大多数人所接受，基于位置社交网络可以为人们提供兴趣点推荐服务。为了提供更加精准的兴趣点推荐服务，提出了一种融合的算法模型。通过隐语义分析算法来充分挖掘用户的历史行为，使用基于邻域的方法结合好友和地理位置等因素，然后在统一的框架中融合这两种推荐方式的结果，实现了对用户行为更好的预测。实验结果表明，提出的兴趣点推荐方法拥有较好的准确率和召回率。