基于位置的社交网络（LBSN）中照片带有丰富时间空间位置信息，为发掘用户偏好信息、进行景点推荐提供了条件。现有推荐方法存在推荐条件单一、难以准确估算用户偏好、推荐结果准确性不高的问题。改进传统协同过滤中相似用户计算和推荐方法，提出PTLR方法。通过用户景点照片矩阵计算用户偏好，结合好友亲密度信任关系计算相似邻居。利用多条件如兴趣偏好、景点时间适宜程度及候选周边关联景点产生推荐。实验结果表明PTLR能有效提高推荐准确性。