随着信息技术和互联网的不断发展,人们逐渐从信息匮乏的时代走入信息过载的时代。作为新媒体行业突出代表的IPTV(交互式网络电视)由于其人性化的交互和实时性的体验,逐渐使用户从后仰式观看习惯变成前倾式观看习惯。作为IPTV的从业人员,如何有效利用大数据分析的结果,让平台内的信息脱颖而出,受到用户的关注;如何使用户从大量信息中获取其感兴趣的信息,为用户提供高品质的个性化服务,是本文的主要研究方向。本研究深入分析新媒体环境下智能推荐的相关应用平台,通过对IPTV平台上的产品相关数据统计、用户行为数据统计以及付费产品数据统计等需求的研究,探索智能推荐系统的创新设计与实现。首先针对智能推荐数据的结构提出设计方案,利用搜索引擎通过网络快速响应客户端的搜索请求,以实现用户对于节目、回看、入口以及信息关联等内容的搜索服务。然后,基于对平台最重要的用户行为数据,利用微软公司的SSIS去设计数据采集程序并对数据进行分析和处理;同时应用ASP.NET技术,将分析产生的结果,利用网页呈现出来,有利于推荐系统下一步工作的实现。最后通过多种算法模型,实现在终端对用户进行智能推荐,同时解决推荐系统中的冷启动问题。通过实际业务环境的应用验证,证实设计的正确性和有效性。本文的研究可为IPTV平台的管理层提供准确的数据分析,为管理者的决策提供充分的数据支持;同时为用户提供高品质的个性化服务提供强有力支撑。