本发明涉及基于信任社交网络的电影组推荐方法，属推荐系统领域。本发明包括：下载FilmTrust数据集；对数据集进行特征提取；特征提取后的数据集在基于信任社交网络用户偏好组合的组推荐系统中首先构建组成员的信任社交网络，通过信任社交网络挖掘组成员的信任成员；将组成员和信任成员联系起来；通过均值策略为组成员构建均值策略的推荐系统，加入偏好分歧度阈值的度量，如果偏好分歧度阈值过大，组成员通过信任社交网络与所挖掘的信任成员进行组合，从而合理的修改个别用户信任成员的偏好评论信息，获得更好的推荐结果。本发明能有效缓解组推荐系统中的偏好分歧问题，缓解了数据稀疏和冷启动问题，有效的提高了组推荐系统的准确度。