随着信息技术的飞速发展,海量的数据产生带来了信息过载和选择障碍的困扰,每个用户的时间和精力都有限,面对海量资讯,如何帮助用户在短时间内进行数据的过滤和选择并获取有价值的信息,具有非常重要的现实意义。面对“信息过载”,根据用户在系统中访问的历史行为数据,进行深层兴趣点挖掘,为用户提供个性化的、精准的信息推荐,不仅满足用户本质的信息诉求,而且最大化企业的自身利益,因此个性化、精准信息推荐蕴含着无限的商机。本文以智能电视系统为背景,根据用户使用习惯和在系统中的访问数据,利用先进的推荐算法技术,研究基于智能电视系统的用户特征行为推荐算法模型。为提高推荐算法的准确度,对传统的推荐算法进行改进,形成一种基于改进Slope One的混合推荐算法,提出了算法的设计和实现流程,并在实例数据的基础上进行验证和测试,获得非常良好的效果,适用于智能电视终端,值得在智能电视领域进行推广应用。本文主要完成的工作内容如下几点:第一,对智能电视推荐算法的研究背景和现状在实际应用中的意义进行概述,研究了国内和国外在智能电视推荐算法技术领域的进展以及未来发展趋势;研究了智能电视推荐系统的工作原理,分析了推荐算法模型和实现流程。第二,对用户行为原始数据集进行预处理,在基于用户收视时长和设定视频标量的隐式评分模型的基础上进行改进,引入点播频率和节目收视时长等因子,构建新的基于用户收视行为的隐式评分模型,在预处理后的数据集上进行实验分析,验证其合理性和适用性。第三,结合智能电视数据信息的特性,选取基于近邻的用户协同过滤算法,引入了共同评分项目加权因子对相似度计算方法进行优化改进。为缓解数据稀疏性,结合流行学习谱聚类方法对原始数据集聚类分析,最终形成了基于相似度优化和流行学习的协同过滤算法（MLCF+）。并通过系列对比实验,证明MLCF+算法的推荐准确度更高。第四,考虑仅参考隐式评分而忽略用户特征和项目相似度带来的偏差,在Slope One算法的基础上引入项目相似度和用户特征因子进行改进和优化,形成基于项目相似度和用户特征的Slope One算法。再融合传统的预测评分方法,最终形成基于用户行为分析的智能电视推荐算法,为智能电视系统节目个性化、精准推荐提供了一种新的解决方法。通过对比实验,在MAE、RMSE两个评价指标上有更好的表现,即拥有更优的推荐准确度。