随着互联网的飞速发展,互联网的信息过载问题逐渐成为人们研究的重点。为了帮助信息的消费者从纷乱的信息中挑选出对其有价值的信息,同时也为了帮助信息的生产者将信息更为有效地转化为效益,推荐系统便应运而生。推荐系统在带给人们便利的同时,却仍存在着一些问题亟待解决。本文主要针对推荐系统的冷启动问题、流行偏置问题以及数据稀疏问题进行了深入研究,主要研究成果如下:针对推荐系统的冷启动问题,提出了基于多臂赌博机模型的推荐系统冷启动数据配置方法。首先,对赌博机模型进行初始化,根据用户设定赌博机的具体参数;然后,根据用户的信息对用户的期望进行计算与分析,综合计算结果为用户选择推荐策略;最后,根据用户的反馈更新赌博机模型,准备进行下一轮推荐策略选择。实验验证表明,该方法具有一定的可行性和有效性。针对推荐系统的流行偏置问题,提出了基于协同过滤与用户意见的推荐系统流行偏置处理方法。首先,根据用户的信息判定用户间的意见;然后,根据用户的意见构建产品流行度的置信度函数;最后,将置信度函数与协同过滤算法中的相似度计算相融合,完成对用户的推荐。实验验证表明,该算法将用户意见引入协同过滤算法,有效地缓解了推荐系统的流行偏置问题。针对推荐系统的数据稀疏问题,提出了基于卷积神经网络的推荐系统稀疏数据配置方法。首先,根据数据结合卷积神经网络的二维特性构建特征向量;然后,建立卷积神经网络的网络结构;接着,先后对卷积神经网络进行前向传播训练和反向误差调整;最后,根据所得数据产生推荐列表。实验验证表明,该算法是可行有效的,并在算法效率上有显著提高。设计并实现了基于混合推荐算法的个性化推荐系统。将本文所研究的推荐算法嵌入推荐系统中,实现针对用户的个性化推荐。系统实际运行表明,本文设计的推荐系统运行效果良好。