近年来,网络信息技术获得了巨大的发展,它为人们提供便利的同时也带来了巨大的困扰。信息种类越加繁多,信息结构越加复杂,逐渐造成了信息过载问题。个性化推荐系统以满足用户信息需求为核心,通过对用户偏好的分析,为用户提供具有针对性的信息,具有极高的市场应用价值。隐语义模型是最近几年推荐系统领域中较为热门的研究话题,其核心目标就是通过对用户信息特征的分析来为用户提供与其兴趣相符的物品或信息。其工作机制主要是通过对用户信息的迭代计算来寻找符合用户隐含特征向量矩阵及项目隐含特征向量矩阵。但在信息过载问题日益突出的情况下,隐语义模型在实践应用中也不断暴露出一些不足,而其中最典型的问题就是数据稀疏较高及可扩展等。本文针对隐语义模型中的数据稀疏性和可扩展性问题,分别对奇异值分解SVD技术、隐语义模型分析技术及协同过滤迭代算法开展了研究和分析,以期能够找出相关的优化方法。本文首先对推荐系统的发展背景和意义进行了介绍,并对其体系结构和推荐性能度量指标进行了阐述和分析,对几种典型推荐算法的有效性和适用性进行了研究,并分析了其存在的优势与不足。其次,本文详细研究了SVD矩阵分解算法的相关概念和原理,特别是其通过降维处理矩阵稀疏性问题上的优势,而且介绍传统隐语义模型利用梯度下降法迭代计算用户隐含特征向量矩阵及项目隐含特征向量矩阵,并由此得到用户-项目评分预测矩阵,并指出其面临的一些问题。最后,整理相关研究成果,针对隐语义模型特征信息处理过程中存在的一些不足提出两种优化思路:第一,通过SVD来对隐语义模型迭代训练过程中的隐含特征向量矩阵进行调整,第二,在调整后的隐语义模型中加入权重偏置因子,突出用户的个人偏好和项目的固有属性。之后,对改进后的算法的可效性进行了实验,并对相关的实验结果进行了对比分析,进而验证了提出的算法的有效性。