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协同过滤推荐算法是目前个性化推荐系统中应用比较广泛的一种算法。然而，它在处理数据稀疏性、可扩展性等方面存在一定不足。针对数据稀疏性问题，本文首先基于Slope One算法对初始的评分矩阵进行缺失值填充，其次利用基于K-means聚类的协同过滤算法预测目标用户的评分，并结合MovieLens数据集给出了相关对比实验；针对扩展性问题，本文首先提出了一种基于中心聚集参数的改进K-means算法，其次，给出了基于中心聚集参数改进K-means的协同过滤推荐算法流程，并结合MovieLens数据集设计了相关对比实验。实验结果表明，本文所提方法推荐精度均得到显著提高，数据稀疏性和扩展性问题得到了有效改善。因此，本文的研究结论不仅可进一步丰富协同过滤推荐算法的现有理论成果，还可以为提高推荐系统的精度提供理论依据和决策参考。