针对传统基于物品的推荐算法由于数据稀疏性导致的低推荐精度问题，提出了一种融合GMM聚类和FOA-GRNN模型的推荐算法。该算法首先使用高斯混合模型（GMM）方法对物品特征进行聚类；然后根据聚类结果分别构造评分矩阵，并使用Slope One算法填充评分矩阵；最后计算用户对物品的相似度预测评分作为输入，通过FOA-GRNN模型输出最终的评分。基于movielens-2k数据集的实验结果表明，与其他3种算法相比，该算法能够更好地处理高稀疏性数据，推荐精度更优，并能够在一定程度上解决冷启动问题。