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本发明公开了一种跨域协同过滤方法，将用户项目评分数据转换为训练样本集后，对每个辅助域的用户项目评分矩阵进行Funk‑SVD分解得到用户潜在向量，继而使用所述用户潜在向量扩展所述训练样本集得到第一扩展训练样本集，添加项目特征信息来扩展第一扩展训练样本集得到第二扩展训练样本集，使用所述第二扩展训练样本集训练不平衡分类器，最后基于所述不平衡分类器预测所述用户项目评分数据的缺失数据并生成推荐；通过采用辅助域数据进行扩展解决目标域数据稀疏性问题，继而对扩展后训练样本进行不平衡分类器的训练，采用不平衡分类器预测目标域的缺失项，进而得到推荐数据，解决现有推荐系统数据集稀疏和不平衡性问题。