近年来,随着信息技术和互联网应用的飞速发展,信息过载现今已经成为不可避免的问题。如何有效的帮助用户搜索和过滤信息,成为了许多学者和工程师关注的热点课题,个性化推荐技术应运而生。个性化推荐是一种帮助用户快速发现有用信息的技术,不需要人们提供明确的需求,而是通过分析用户的历史行为,从而主动向用户推荐符合他们需求和兴趣爱好的信息。研究人员已经提出了许多不同的个性化推荐算法,但是这些单一的个性化推荐算法都有着其缺点和局限性,难以满足众多用户的不同需求。为了取得更好的推荐效果,目前在实际应用环境中通常采用混合个性化推荐算法。首先,本文讨论了个性化推荐算法的相关概念和应用,分析了协同过滤推荐、基于内容推荐算法和混合个性化推荐算法的原理。混合推荐技术通过特定的方式将多种不同的推荐技术融合在一起,能够根据具体情况选用不同的策略,避免单一推荐算法的缺陷,向提供用户更精准的推荐。另外,本文着重介绍和研究了卡尔曼滤波器模型及卡尔曼滤波算法的过程,并针对其特点和适应性进行了说明。离散卡尔曼滤波算法是一个二次线性估测算法,能够对离散控制的动态系统的状态进行最优估计。接着,本文针对加权混合推荐方式,提出了一种新颖的基于卡尔曼滤波的加权混合推荐算法。该算法利用卡尔曼滤波的最优回归优化特性,将其用于预测混合推荐系统中各个组件的权重,并利用反馈对权重进行优化和修正,实现了推荐过程中动态权重的最优估计。最后,为了验证本文所提出的算法的性能,本文在MovieLens和Githubs两个数据集上进行了实验,并对实验结果进行了分析。实验结果表明,该算法能够有效提高推荐系统的准确率和召回率,提升推荐质量。