聚类通过根据用户或项目的相似性对用户或项目进行分组，在推荐系统中起着至关重要的作用。此过程使系统能够识别大型数据集内的模式和关系，这有助于提供更相关的建议。例如，在电子商务环境中，聚类可以将具有类似购买行为的客户分组。当新用户注册时，系统可以快速推荐在同一集群中的用户中受欢迎的产品，从而增强用户体验并潜在地增加销售。
推荐系统中的聚类的一个显著优点是可伸缩性。随着数据量的增长，单独评估每个用户的偏好变得越来越具有挑战性。集群通过允许系统专注于集群而不是单个数据点来简化此过程。如果用户表示对某一类型的电影感兴趣，则系统可以识别该类型聚类中的其他用户并推荐在该组中流行的电影。例如，如果集群包含喜欢科幻和奇幻电影的用户，则对科幻感兴趣的新用户更有可能从该集群中找到合适的推荐。
此外，聚类可以提高推荐的多样性。通过识别不同的集群，系统可以确保用户暴露于超出其直接偏好的更广泛的选项。这在用户可能没有明确地意识到他们自己的兴趣的情况下特别有用。例如，如果用户与具有不同音乐品味的个人聚集在一起，则系统可以建议用户先前没有考虑过的流派或艺术家。总体而言，聚类提高了各种应用程序中推荐的准确性，效率和多样性，使其成为有效推荐系统的关键组成部分。