Cet article s'intéresse à la recommandation de lieux dans les réseaux sociaux géographiques. Nous proposons une méthode qui combine dans un même graphe à la fois le graphe social entre utilisateurs, le graphe bipartite de fréquentation de lieux par les utilisateurs, et un graphe géographique de distances entre les lieux. Une propagation de poids suivant la mesure de Katz est réalisée au sein du graphe global pour finalement proposer des lieux potentiellement intéressants à chaque utilisateur. Notre méthode est comparée à des méthodes de la littérature sur le jeu de données Gowalla. Nos résultats confirment le réel intérêt de considérer, en plus des fréquentations, les données sociales et les données géographiques pour de la recommandation de lieux. En général, notre méthode surpasse significativement les méthodes comparées, mais dans certaines conditions que nous analysons, nous montrons qu'elle donne parfois des résultats mitigés.