本发明涉及数据挖掘领域，具体为融合多维关系的图嵌入兴趣点推荐算法。针对传统POI推荐算法存在的数据稀疏、冷启动以及数据隐性反馈等问题，本发明提出一种融合多维关系的图嵌入兴趣点推荐算法。算法通过分析用户与兴趣点之间的联系与区别，将用户之间的社交关系，用户对兴趣点的相似关系以及兴趣点之间的语义关系采用图嵌入模型联合表示。之后采用随机梯度下降法求解模型获得用户偏好嵌入向量与物品特征嵌入向量。最后将用户偏好嵌入向量与物品特征嵌入向量相结合获得POI推荐列表。实验结果在真实数据集中表明，本文算法的推荐性能在各个评价指标中明显优于同类型的对比算法。