为提高推荐系统的准确性与个性化水平，本研究设计并实现了基于多上下文信息的协同过滤推荐系统。通过集成用户行为、时间、地点等多维上下文信息，对协同过滤算法进行优化调整。分析了多上下文信息的识别、预处理及其与推荐算法的集成方式，构建了综合的推荐系统原型。结果表明：与传统协同过滤系统相比，本系统在准确度、回率和精确度、覆盖率等都具有明显的优势。结果验证了多上下文信息整合的有效性与实用性。