本发明公开了一种基于隐语义模型的交通信号优化方法，该方法利用隐语义模型在推荐系统中处理不确定性因素的优势，将交通状态类比为用户，将配时方案类比为物品，将交通指标(如延时)类比为评分。该方法包括：预处理数据；将交通状态和配时方案映射到隐语义空间；训练交通状态对配时方案的评分预测模型；预测评分并选择最佳配时方案；实际应用配时方案并反馈交通信息。本发明方法简单易行，能处理传统控制策略不能很好处理、但实际存在且影响较大的不确定性因素，无需精确对难以准确量化的不确定性因素建模，所以具有很好的普适性和较少约束，可作为传统策略的补充和优化。