在信息爆炸的网络时代,互联网中所包含的信息量正以指数级的速度成倍增长,简单的搜索引擎已经不能满足用户从大量的信息中搜寻并获取有效信息,信息利用率低。为了解决该问题,研究人员提出推荐系统。推荐系统是一种新型的专家系统,它可以通过对用户的历史行为进行分析,从而在这些历史信息中发现用户的行为习惯和偏好。研究人员将这些分析的思想进一步总结从而形成推荐算法,此后就可以利用该推荐算法向用户推荐商品或其他信息,为用户从海量数据中获取有效信息提供了方便。本文首先讨论了推荐系统中的核心算法,详尽分析了各推荐算法的原理,并比较相互之间的优劣。为了进一步提高推荐系统的推荐质量,本文在协同过滤算法中融合了仿生学蚁群算法,从而设计了一种新型的推荐算法。该算法模拟蚂蚁觅食原理,将用户视为“蚂蚁”,目标商品视为“食物”,利用蚂蚁之间通过信息素的交流来预测用户下一步将要浏览的商品项目,并通过实验测试该算法在预测准确度和分类准确度的表现。推荐系统的准确性并不是衡量推荐系统好坏的唯一标准,本文还将多样性指标引入推荐系统,使推荐系统更具个性化,提高用户的友好性。通过实验,将本文提出的算法在标准数据集MovieLens上进行测试,实验结果表明该方法可有效的减少由数据集稀疏带来的问题,提高推荐结果的准确率和召回率,并可使推荐结果具有多样性。