推荐系统中的聚类通过将相似的用户或项目分组，从而提高可扩展性、个性化和效率。 这项技术降低了计算复杂度，并有助于在数据稀疏时生成推荐。 通过将用户或项目分类到集群中，推荐系统可以专注于局部模式，而不是处理整个数据集，这对于大型平台尤其有价值。
聚类的一个关键优势是它能够处理稀疏数据并减少计算开销。 例如，在协同过滤中，用户项目交互矩阵通常有很多缺失条目（例如，用户未对产品进行评分）。 基于行为或偏好对用户进行聚类，使系统能够比较同一组内的个人，而不是整个用户群。 如果一个集群中的用户具有相似的电影偏好，则推荐同一集群中其他人喜欢的电影会更有效率。 同样，项目聚类（例如，按主题对文章进行分组或按购买模式对产品进行分组）使系统可以推荐相关项目，而无需实时重新计算相似性。 诸如 k-means 或分层聚类之类的技术通常在此处使用。 离线预先计算集群可以进一步加快实时推荐的速度，从而使系统即使在拥有数百万用户的情况下也能做出响应。
聚类还支持混合推荐策略。 例如，系统可以通过基于元数据和用户行为对项目进行聚类，来将协同过滤（用户项目交互）与基于内容的过滤（项目特征）相结合。 流媒体服务可以将电影按类型（内容）和观看模式（协作）分组，从而允许平衡受欢迎程度和相关性的推荐。 此外，聚类可以解决冷启动问题：没有历史记录的新用户或项目可以根据部分数据（例如，人口统计信息或产品描述）分配到最近的集群。 这种灵活性使聚类成为构建可适应的推荐系统的基础工具，该系统可以平衡准确性、速度和资源约束。