推荐系统在进行协同过滤TOPN推荐时,一直饱受到新用户冷启动问题困扰,即为缺少丰富行为数据的新用户推荐时效果不佳。针对这个问题,现有研究往往集中于理论层面的新用户冷启动问题解决,却忽略了应用层面的新用户冷启动问题分析。有别于现有思路,本文结合推荐实际TOPN推荐情况,提出传统协同过滤算法无法为对推荐物品进行准确的排序,也是实际推荐时影响新用户推荐效果的重要因素。针对这个问题,本文提出了一种针对新用户冷启动情况下的协同过滤TOPN推荐优化方案,即在传统的协同过滤算法为新用户计算出推荐结果之后,通过利用新用户与项目之间的人口统计学直接关联为新用户的推荐列表进行重排序,实现新用户冷启动情况下的TOPN推荐优化。在后续的实验中,通过与原有算法对比和现有优化算法对比,验证了本文优化思路的可行性与有效性。