现实评分矩阵非常稀疏,基于用户的协同过滤无法为目标用户提供高精度的满意推荐.基于此种情况,文中提出协同过滤混合填充算法,缓解数据稀疏问题.从物品角度出发,根据相似物品的评分信息填充稀疏矩阵.同时从用户角度出发,利用填充后的矩阵计算目标用户的邻近用户.选取共同评分数量最多的物品以进一步填充矩阵.在两个真实数据集上的实验表明,本文算法在无需额外复杂信息的条件下,有效提高新用户推荐的精确度,缓解数据稀疏性问题.