推荐系统是目前解决互联网上“信息过载”问题的主要手段,其中应用最为广泛的技术就是协同过滤推荐算法。协同过滤算法易于实现而且卓有成效,给用户和商家带来了诸多便利,但同时也面临着许多挑战:例如,如何解决用户兴趣随时间变化的问题,如何解决新用户刚进入系统时的冷启动问题,如何在稀疏的数据中准确挖掘用户的兴趣。存在的这些问题影响推荐算法生成高质量的推荐结果,降低了用户对推荐系统的满意度。因此,本文针对上述存在的这些问题,对协同过滤推荐算法进行研究和改进,具体内容如下:针对传统协同过滤算法没有充分考虑用户兴趣迁移的问题,本文提出一种改进时间加权的协同过滤推荐算法。该算法考虑到时间因素对用户评分数据价值的影响,利用时间衰减函数和近期项目相似度改进时间加权函数,作用于用户—项目评分矩阵,并影响用户相似度计算和评分预测的过程。实验结果表明,该方法在推荐准确率上优于传统算法,一定程度上缓解了兴趣迁移给推荐效果带来的影响。针对传统协同过滤算法的用户冷启动问题,本文提出一种基于用户特征聚类的协同过滤改进推荐算法。该算法以用户活跃度和评分多样性为标准,从用户集合中选择出多个专家用户作为K-means算法的初始中心点,根据用户特征向量对用户聚类并求出用户特征相似度,从用户所在聚类群组中寻找相似邻居,并结合用户特征相似度和用户评分相似度,综合考虑用户特征与用户评分的联系。实验结果表明,该方法能在一定程度上缓解用户冷启动问题。针对传统协同过滤算法的数据稀疏性问题,本文提出一种基于项目标签的协同过滤改进推荐算法。该算法从高于用户平均分的项目中提取项目标签,利用TF-IDF算法计算并构建用户-标签兴趣矩阵,分析用户对标签的感兴趣程度,基于用户评分和标签兴趣改进相似度计算策略。实验结果表明,该方法能在一定程度上缓解数据稀疏性造成的推荐算法性能不佳的问题。最后对上述三种方法进行模型融合,有效结合三种算法的优点,提出基于用户特征和项目标签的时间加权混合推荐算法。实验结果表明,融合后的算法在准确率上优于单个算法,可以更加精准地预测用户评分,提升推荐质量。