本发明公开了一种融合用户、项目和上下文属性信息的推荐系统优化方法，该方法通过在矩阵分解模型中融合用户、项目和上下文的属性信息，在个性化推荐系统中提高推荐精度。其特点是考虑用户、项目和上下文属性信息对总体评分、用户兴趣及项目得分的不同影响，应用于原矩阵分解模型的计算。该方法由于同时考虑了用户、项目和上下文属性对评分的影响，其推荐精度明显高于仅采用了用户项目二维评分矩阵信息的矩阵分解模型。