以往的协同过滤推荐算法具有数据稀疏性问题，而对于新资源还具有“冷启动”问题。为此提出了一种基于资源特征的协同过滤推荐方法。通过收集和分析用户的行为，将用户对于资源的喜好转化为用户对于关键词的兴趣权重，将用户兴趣的改变表示为用户兴趣关键词权重的改变，以此来建立和更新用户兴趣模型。最后，通过发现用户兴趣模型与资源模型之间的联系从而达到资源推荐的目的。实验表明，该算法不仅可以跟踪用户的兴趣变迁，而且没有数据稀疏性问题和新资源的“冷启动”问题。