摘要： 协同过滤(CF)推荐系统应用知识发现技术为实时交易的用户提供个性化的产品或服务推荐。这些系统在电子商务领域取得了很大的成功。但是，在克服CF推荐系统的算法可伸缩性和推荐质量这两个根本性挑战方面还存在许多问题。本文分析了传统的CF算法，并介绍了一种提高推荐质量的新方法，我们称这种新方法为CF算法的推荐优化。从我们的分析可得，我们的方法相比传统的CF算法提供了更高的质量保证。

关键词: 协同过滤 推荐系统 算法 可伸缩性 CF 实时交易 用户 项目 电子商务 产品