旅游行业近年来经历了飞速的发展。旅游运营商和游客在从旅游业蓬勃发展中获益的同时，也面临着挑战。景点推荐在旅游中发挥着重要作用，例如缓解用户面临的信息过载问题以及提高旅游运营商的收益。在做出旅游决策时，游客依赖于个人偏好和来自他们信任的人的意见。一方面，现有的大多数景点推荐方法关注游客对景点主题的偏好，但忽略了主题偏好中的季节性。另一方面，现有研究一般是基于单一类型的信任，不能准确地展示游客之间的信任关系。为了克服现有研究的缺陷，本文基于季节性主题偏好和双重信任关系提出了一个新颖的季节感知的景点推荐方法。本文主要工作包括以下四个方面:　　首先，旅游是一项具有季节性特征的活动，本文通过在时间和景点两个维度上分析游客的历史旅游记录来获取游客的季节性主题偏好，该偏好反映了游客在不同季节对景点主题的偏好程度。其次，由于基于熟悉性的信任和基于相似性的信任在游客寻求意见中都发挥着重要作用，不同于现有研究单纯地关注一种类型的信任，本文根据上述两种类型的信任关系构建了双重信任关系模型(DTR)。再次，本文提出了一个新颖的名为SAR-DTR的季节感知的景点推荐方法。在一个特定的季节里，该方法可以基于游客在该季节的主题偏好和他们信任的游客的建议预测评分。最后，为了证明提出的方法相较于其他方法的优势，本文利用真实数据进行了实证研究。实验结果证明了提出的方法在预测性能和推荐性能方面的优势。