常规的交通信号警示信息推荐模型多设定为目标式，推荐的覆盖范围较小，导致最终得出的推荐次数降低，为此提出对基于协同 过滤算法的多模态交通信号警示信息推荐方法的设计与分析研究。根据当前测定，先进行多模态数据采集与信息推荐标签设定，建立城市 交通地图格栅，基于此，采用多模态的方式，扩大交通信号警示信息的推荐覆盖范围，构建协同过滤测算多模态交通警示信息推荐模型， 采用个性化辅助处理的方式来实现信息推荐。测试结果表明：对比于区块链下交通信息推荐模式、分布式光纤处理交通信息推荐方法，此 次设计的协同过滤测算多模态交通信号警示信息推荐方法最终得出的推荐次数相对较高，这说明在效果过滤算法的辅助与支持下，设计的 多模态交通信号警示信息推荐方法更加高效、具体，针对性较强，预警信息推荐的精度也较高，实际应用价值明显较好。