一种基于层次化物品协同过滤推荐方法，包括以下步骤：收集用户对物品的行为数据以及物品的元数据；对收集的行为数据和物品的元数据进行建模和物品相似度计算；基于层次化物品协同过滤的推荐。本发明主要是利用多种数据，包括用户对物品的行为数据和物品的元数据信息，以此计算物品之间的相似度并实施基于层次化物品协同过滤的推荐，缓解数据稀疏和冷启动问题的影响，进而改进推荐结果的准确率和多样性。