协同过滤算法是推荐系统中应用最广泛的算法，随着用户数量和物品数量的不断增加，传统的协同过滤算法不能满足推荐系统的实时需求。本文提出了一种融合隐语义模型的聚类协同过滤算法。首先利用隐语义模型分解评分矩阵，然后在分解后的矩阵上利用传统的聚类算法聚合相同类别的物品，最后在相同类别的物品之间进行基于项目的协同过滤推荐。实验结果表明，该算法有效减少了推荐时间，同时在一定程度上提高了算法精度。