Se propone un método de recomendación basado en redes de información heterogéneas y múltiples relaciones de confianza. En primer lugar, se obtiene la secuencia de nodos en la red de información heterogénea a través del paseo aleatorio de la meta-ruta, y se genera el vector de representación de cada nodo en diferentes rutas. La similitud del usuario basada en la meta-ruta se obtiene calculando la distancia espacial entre los vectores de nodos de usuario. Luego, de acuerdo con las diferentes relaciones entre los usuarios, se proponen diferentes métodos de cálculo de relaciones de confianza, y la similitud del usuario basada en la múltiple relación de confianza del usuario se obtiene fusionando múltiples relaciones de confianza. Finalmente, se obtiene la lista de candidatos del texto de Microblog fusionando las dos similitudes de usuario para lograr una recomendación personalizada del texto de Microblog. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto en este estudio es superior a otros algoritmos de comparación en precisión, recuperación, valor F1 y valor NDCG, lo que demuestra que este método es factible al recomendar texto de Microblog.