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推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一.用户相似性度量方法是影响推荐算法准确率高低的关键因素,针对传统相似性度量方法存在的不足,利用云模型在定性知识表示以及定性、定量知识转换时的桥梁作用,提出一种在知识层面比较用户相似度的方法,克服了传统基于向量的相似度比较方法严格匹配对象属性的不足.进而以该方法为核心,提出一种面向场景的协同过滤推荐算法,该算法能够充分利用项目的分类信息,避免了传统算法把用户的整体打分作为单个向量的弊端.实验结果表明,算法可以在用户评分数据极端稀疏的情况下,仍能取得较高的推荐质量.