针对中小企业服务平台的数据特征和分类标准,应用层次分析法AHP(Analytic Hierarchy Process)对该数据做预处理并建立用户属性模型、服务-属性矩阵.提出基于Partition算法改进的协同过滤推荐CFBP(collaborative filtering based on partition)算法.按平台服务项目的分类标准进行数据库分割,再用Partition求频繁项集,在此基础上进行协同过滤.结果 表明,该算法大大提高了推荐准确度和覆盖能力,适用于该平台,助力公益服务和创业发展.