推荐系统的目的是给用户自动的推荐一些相关的信息，包括商品，新闻，电影等。现有推荐系统中采用的技术主要有两种：基于内容的过滤（ContentFiltering）和协同过滤（Collaborative Filtering）。传统的协同过滤算法只关注用户对物品的评分矩阵，没有考虑上下文环境信息。然而在实际情况中，用户的兴趣往往会受年龄，职业，周围环境等因素的影响。与此同时，物品的受欢迎程度也会随着时间和周围环境而变化。在推荐系统中考虑这些上下文信息可以有效的提高推荐准确率和用户满意度。随着电子商务网站，音乐电影等娱乐服务网站的繁荣以及各种移动终端服务的推广应用，用户个性化推荐显得越来越重要。另一方面，也产生了包含各种上下文信息的数据，如在电影推荐中包含时间，社会化网络等信息；在音乐推荐中包含用户心情，音乐流派等信息；在旅游推荐中包含地理位置，天气等信息。这些上下文信息反映了用户和物品所处的真实环境，能够更好的描述用户的兴趣和物品的特性。本文探索和研究上下文信息在推荐系统中的作用，在传统的推荐系统算法基础上融入各种相关的上下文环境信息，以获得更好的个性化推荐效果。实验结果表明，上下文感知推荐可以有效地提高推荐系统的精确度。同时，我们探索了用迁移学习上下文信息模式的方法，帮助解决推荐系统冷启动问题。我们提出了一个统一的框架，平滑地解决从极端冷启动，冷启动到热启动情况下的推荐问题。