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本发明公开了一种基于拓展标签的矩阵分解推荐方法,包括:基于物品标签数据构建物品?标签矩阵并计算标签相似度;基于物品?标签矩阵构建第一物品对?标签向量;根据标签相似度将第一物品对?标签向量拓展为第二物品对?标签向量;基于第二物品对?标签向量建立物品相似度矩阵;基于物品相似度矩阵和预先构建的物品评分矩阵,求解用户隐含特征矩阵和物品隐含特征矩阵;预测用户对未评分物品的评分分值;构建针对用户的物品推荐列表。同时,本发明还公开了一种基于拓展标签的矩阵分解推荐系统。本发明能够在标签稀疏的情况下为用户提供更准确的个性化推荐,在一定程度上缓解了物品的冷启动问题。