个性化推荐系统作为智能信息服务的组成部分,受到越来越多的行业的关注和研究,甚至成为某些行业的核心。但是因为电视节目的特殊性,其运用并不是很广泛。电视节目的个性化推荐已经成为电视服务商和用户的迫切需求。文章即围绕推荐系统这一领域,对电视节目的个性化推荐进行研究和实现。文章的前半部分介绍了电视节目个性化推荐的现状,分析电视节目个性化推荐与其他推荐的异同点。对推荐系统的几种经典算法进行介绍,讨论每种算法的优缺点。重点介绍了两种协同过滤算法,并对两种算法进行了解释。又介绍了推荐系统的算法评价指标,为后续的数据分析和数据挖掘工作,以及电视节目的具体推荐奠定了理论基础。文章的后半部分是推荐系统的实现部分,具体包括了三个方面:(1)数据收集和数据清洗工作,文章运用了Python的网络爬虫技术对电视节目的类型进行了收集,再使用R语言、SQL语句对数据进行清洗,同时建立隐式评分体系;(2)数据分析和数据挖掘工作,文章采用R语言对整理好的数据进行了可视化处理,分析和挖掘隐藏的和有用的数据;(3)推荐系统的实现工作,使用Python语言根据协同过滤算法的原理进行编程,并根据数据分析和挖掘工作中得到的信息,有针对性把电视节目和节目类型推荐给某一用户。通过两种推荐的实现,文章得出了推荐节目类型可以当作推荐电视节目的依据的结论,相比于其他文章的研究,这个发现不仅是结论也是创新点。同时,也发现了由于数据集中矩阵稀疏性导致了推荐准确度不够精准的现象,这是在今后的研究中需要解决的问题。