基于二分网络的推荐算法在准确性和多样性上优于传统方法，证明了考虑推荐系统的网络拓扑可以帮助我们提高推荐效果。 但是，现有算法主要集中在总体拓扑结构上，那些局部特征也可能在协作推荐处理中发挥重要作用。 因此，针对协同推荐系统的数据特性和应用需求，提出了一种基于标签传播的链接社区划分算法和一种基于二分社区的协同推荐算法。 然后我们设计了数值实验，以验证该算法在基准和真实数据库下的有效性。