为了让用户从海量信息中高效地获取自己需要的信息,推荐系统可以通过分析用户历史行为来了解用户的偏好,从而主动地为用户推荐其感兴趣的信息,满足用户的个性化需求。目前最近邻思想、相似度思想和加权思想依然是各类推荐算法中最常用的思想,但随着用户数量和系统规模的不断扩大,推荐系统面临着数据稀疏、流行偏置和可扩展性差等问题。传统的推荐算法受数据稀疏的影响,相似度的准确性不足,从而导致最近邻搜索不准确。本论文针对数据稀疏问题,提出了基于奇异值分解的协同过滤改进算法,该算法中用户之间的相似度不再使用通用的评分矩阵计算,而是采用用户特征向量矩阵计算。其具体实现方法是通过奇异值分解获得用户特征向量矩阵和物品特征向量矩阵,并利用用户和物品之间的潜在关系,用奇异值去提取一些本质特征,计算两个用户对应特征向量的相似程度,从而得到用户之间的相似度。此外,传统的推荐算法往往倾向于推荐流行度较高的物品。本论文针对流行偏置问题,在传统的算法中根据物品流行度和用户兴趣信息引入惩罚函数,从而提出了基于惩罚函数的协同过滤改进算法。其算法的思想是从用户行为数据的产生过程对用户模型的影响进行分析,根据物品流行度和用户的兴趣信息构建惩罚度函数,并使用惩罚函数调节不同流行度物品在用户模型中权重。在MovieLens100K数据集上,对面向稀疏矩阵偏置的协同过滤推荐算法性能进行了验证,实验结果表明基于奇异值分解的协同过滤改进算法比基于用户的协同过滤推荐算法的准确率提升了0.68%,改善了最近邻搜索的准确性,其适用于新闻推荐领域。基于惩罚度的协同过滤推荐算法比基于用户的协同过滤推荐算法的覆盖率提高了1.47%,缓解了流行度对用户行为的影响,其适合电子商务推荐领域。