本发明公开了一种面向推荐系统的链路预测方法，包括以下步骤：获取社交网络数据集；根据社交网络数据集划分若干社区结构；辨别所述社交网络数据集的活跃的网络节点；设定第一距离参数及第二距离参数，根据拉伸收缩算法预测所述活跃的网络节点的链路状态；执行所述社交网络数据集的链路生成，并执行所述活跃的网络节点的链路状态准确度验证，通过上述方式，本发明能够提升算法性能、可扩展性、降低算法复杂性。此外，通过将有效的链路预测算法嵌入到推荐系统中，发掘用户建模模块和推荐对象建模模块之间的深层次内在关联，建立准确可靠的用户与推荐对象的映射法则，解决推荐系统的冷启动问题，提升推荐系统的性能。