随着基于位置的社交网络（LBSN）迅速发展，作为缓解信息过载的有效手段，兴趣点（POI）推荐备受关注。由于用户签到数据是隐式反馈数据，且十分稀疏，为了有效地从用户签到数据中捕获用户POI偏好，提出了一个基于地理偏好排序的POI混合推荐模型。首先，考虑用户签到数据的隐式反馈特性及用户活动的空间约束，利用传统贝叶斯个性化排序（BPR）模型计算POI距离对POI排序的影响，提出加权BPR（GWBPR）模型；然后，针对用户签到数据的稀疏性，融合GWBPR模型和逻辑矩阵分解（LMF）模型，提出混合模型GWBPR-LMF。在两个真实数据集Foursquare和Gowalla上的实验结果表明，GWBPR-LMF模型的性能优于BPR、LMF、SAE-NAD（Self-Attentive Encoder and Neighbor-Aware Decoder）等对比模型。与较优的对比模型SAE-NAD相比，GWBPR-LMF模型的POI推荐的精确率、召回率、F1值、平均精度均值（mAP）、归一化折损累积增益（NDCG）在数据集Foursquare上分别平均提升了44.9%、57.1%、78.4%、55.3%和40.0%，在数据集Gowalla上分别平均提升了3.0%、6.4%、4.6%、11.7%和4.2%。
