在基于位置的社交网络中用户链接与位置链接之间具有一定的内在关联，而且不同的用户在社交网络中的表现也存在差异，因此对于以上问题提出一种协作式个性化链接预测算法。针对用户的个性化特征，采用核密度估计方式对用户在时间和空间维度建模，基于兴趣组对用户进行重叠社团划分，并通过社团、好友以及签到关系进行个性化用户链接预测；基于个性化用户链接预测结果，利用从社团重启的随机游走预测用户的个性化位置链接；协作式个性化链接预测算法通过用户链接预测和位置链接预测的迭代使得两者性能相互提升。实验结果表明，所提算法相比于现有算法具有更好的预测性能。
