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传统协同过滤算法在计算用户的相似度时,只考虑了用户的共同兴趣点的签到记录,忽略了许多有价值的信息,导致用户相似度计算不精确。本文利用用户的签到距离来度量用户间的兴趣差异,并结合用户签到记录数量和共同签到记录数量等因素来计算相似度,设计了基于用户距离的兴趣点推荐算法,通过实验证明了本文提出的算法能够有效地提高推荐精度。