基于图符的地球村语言——和,目前涉及到5707个图符,而随着即时通讯工具——和音的推广及语料库——和画的完善,用户及图符数量会持续增长,使得从海量的和画信息中找寻用户感兴趣的图符变得非常困难。如何利用图符本身的特征及用户庞大的社交关系为用户提供服务,是本文推荐系统关注的焦点。本文针对和语言,分析了推荐系统、传统推荐算法和地球村语言的发展现状,总结并深入探讨了现有的研究成果,设计并开发了基于和画图符的推荐系统(Recommendation System Based on Harmony,RSoH)。主要的工作内容如下:1.提出了基于和画图符内容的推荐算法(Harmony-Content-based Recommendation Algorithm,HCB)。该算法对和画图符的内容进行了分析,改进了基于内容的推荐,并将其应用在RSoH中,实现了输入框处的推荐功能。2.给出基于综合信任度的推荐算法(Comprehensive-Trust-based Recommendation Algorithm,CTB),并将该算法应用到RSoH中,实现了其通过按钮提供推荐的功能。3.分析了和音及和画的相关数据,实现了对用户信息及和画内容的建模。4.设计并实现基于和画图符的推荐系统RSoH,对RSoH系统进行测试,经过测试验证了 RSoH系统的可用性。RSoH为用户提供个性化的推荐,输入框处的推荐为用户提供快速准确的图符推荐,通过按钮提供推荐则提供更高覆盖度和新颖性的图符列表。RSoH实现了对用户的主动推荐,并且对推荐做出相应解释,提高了用户的采纳率。