近年来，互联网和电子商务的飞速发展给人们的生活带来极大便利，同时也带来了信息过载问题。推荐系统利用兴趣相似用户对项目的观点为用户进行推荐，能有效解决信息过载问题。协同过滤技术是推荐系统中应用最广泛的一种技术，但是随着系统规模的不断扩大，该技术也面临着实时性和准确性等方面的挑战。　　基于K-Means用户聚类的协同过滤推荐算法，可以有效地改善系统的实时性问题，但是K-Means算法本身的局部最优解问题却降低了系统推荐的准确性。为了解决这个问题，本文首先对推荐系统和蚁群算法的相关文献进行回顾，在分析当前研究现状的基础上，提出使用蚁群聚类算法对用户进行聚类分析。由于蚁群聚类算法不需要复杂的初始设置，通过分布式并行计算总能获得良好的聚类效果，因此可以有效的提高系统的推荐质量。　　最后，设计实验方案验证基于蚁群用户聚类的协同过滤算法，基于K-Means用户聚类的协同过滤算法以及传统协同过滤算法在系统实时性和推荐准确性方面的效果。实验结果表明:该算法可以在保证系统实时性的基础上，显著地提高系统的准确性。