近年来,随着互联网技术的更新换代、移动互联网的快速崛起,海量的互联网资源开始通过智能手机呈现给用户。然而用户不仅享受了海量资源带来的便捷,也承受着选择过多造成的负担。而个性化推荐系统面向用户的特点为其推荐感兴趣的资源,帮助提升用户对系统的使用体验、优化系统的资源分配、减少用户的选择负担,已成为目前较为热门的研究方向。手机电视直播是当前移动互联网发展中较为热门的领域,由于其存在项目描述信息过少、直播节目具有时效性等新特点,导致现有个性化推荐算法对此效果不佳。本文针对此问题,基于现有的个性化推荐算法,研究并改进了相关方法,工作的主要内容和成果表述如下：1.提出了一种基于语义和用户偏好的手机电视直播节目实时推荐方法。该方法首先依据用户的观看记录建立用户偏好模型,然后采用基于词向量的语义相似度计算方法,分别计算待推荐节目和用户观看记录或用户当前观看节目的相似度,再结合该相似度和用户的兴趣偏好求取用户对待推荐节目资源的虚拟兴趣,最后选出虚拟兴趣较高的一组实时节目作为对用户的直播推荐。实验结果表明,在实时预测推荐的场景下,本方法的命中率较对比方法提高了11%,且在实时节目推荐场景下的推荐效果也较对比方法提高了15.1%。2.提出了一种基于语义和贪心选择的虚拟频道生成算法。该算法首先对节目单库和用户观看记录进行预处理,获取所有频道当天的节目单和用户关于每个观看节目的兴趣度：然后基于语义计算节目库中节目和用户已观看节目的相似度,再结合用户对相应节目的兴趣度计算出用户对节目库中节目的虚拟兴趣度；最后选取虚拟兴趣度较高的节目组,采用贪心算法为用户生成一组播出时间上连续的虚拟频道。实验结果表明,本方法所生成虚拟频道的观看收益与普通频道及热门频道的观看收益相比,分别提高了30.6%和21.6%。3.利用上述两种推荐方法设计并实现了个性化手机电视直播推荐系统“风云电视”,为用户进行直播节目的推荐,推荐形式包括：用户观看直播时的实时推荐以及个性化的虚拟频道。该系统已申请软件著作权,且相应的手机客户端也上传到了安卓应用商店供用户使用。