摘要： 在个性化信息推荐服务中，协同推荐作为一种基本的信息过滤方法得到广泛的应用，它根据和目标用户具有相似行为的用户对资源的评价来进行推荐。但是，我们的研究发现，协同推荐算法所获得的相似用户群和实际用户的概念层次没有关系，这和我们的直觉是矛盾的，这驱使我们在协同推荐算法中考虑进用户的分类信息。实验结果表明，这样的方法是有效的，它和传统协同过滤相比具有更高的推荐精度。

关键词: 算法 协同过滤 推荐 概念层次 目标用户 用户群 信息过滤 中考 实际 个性化