本发明公开了一种基于集成学习的个性化位置推荐方法，该方法包括：第一步、将签到数据集转换成评分矩阵；第二步、选择若干个推荐子算法，将活跃用户访问过的地址划分为训练子数据集和评估子数据集。利用训练子数据集，各子算法为评估数据集中的地址和未访问过的地址计算预评分；第三步、利用评估数据集，计算各子模型的推荐精度F1，生成精度权重值集合；第四步、选择信息增益IG为稳定性指标，评估各子模型的稳定性，计算稳定性权重值集合；第五步、为活跃用户计算最终的总加权系数。集成模型将各子算法对未访问地址的预评分按总加权系数融合，生成最终预测评分；第六步、评估本发明提出的方法与集成前各子算法的综合性能，评价本发明的有效性。