社交网络是一种由人与人组织起来的网络结构。对社交网络来讲，在原有网络的基础上增加地理位置这一维度的实时信息，用户实时在网络中分享位置信息或者使用智能终端提交实时位置信息到网络中去。这样一种将地理位置信息和社交关系信息相结合的网络，称作基于地理位置的社交网络。其中的位置信息将网络与现实连接了起来，在现实世界和网络服务之间架起了一座桥梁。论文主要研究这种类型的社交网络，用户在现实世界的某个地理位置进行签到，将自己提交的位置信息通知好友，如果好友对该位置也有兴趣，那么其在未来某个时候也有可能前来签到，这种类型的签到应用可以丰富用户的社交体验。论文分析了课题的研究背景、研究现状以及研究意义。论文研究的主要对象是签到型社交网站Foursquare中的用户签到数据。论文的主要工作和贡献如下：（1）挖掘位置与人的关系：空间中位置与人的活动的相互影响关系，用户签到地点具有的特征；（2）挖掘位置之间的关系：用户签到的位置间的关系以及用户与用户朋友签到位置之间的相关联系；（3）推荐模型研究：提出一种合理的用户推荐和位置推荐模型。对于用户推荐，采用图模型和概率模型进行推荐；对于位置推荐，采用协同过滤和主题模型，将用户的签到历史和位置隐含的主题信息引入推荐，从而构建推荐模型。通过实验验证，提出的模型在精度和召回率方面具有很好的推荐效果。