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。