針對(duì)當(dāng)前推薦算法中存在的一些問(wèn)題，本文提出通過(guò)基于用戶特征分析和產(chǎn)品特征分析結(jié)合的改進(jìn)混合推薦算法。用戶初次進(jìn)入系統(tǒng)后，首先通過(guò)ICT-CLAS技術(shù)對(duì)評(píng)論文本進(jìn)行分詞和詞性標(biāo)注，再將特征詞歸納量化，計(jì)算物品特征權(quán)重，完成數(shù)據(jù)第一步采集處理；下一步基于用戶行為計(jì)算用戶偏好特征值；結(jié)合傳統(tǒng)協(xié)同過(guò)濾推薦算法，通過(guò)鄰居用戶聚類，計(jì)算用戶對(duì)其它項(xiàng)目的評(píng)價(jià)得分，向用戶推薦得分最高的項(xiàng)目?jī)?nèi)容。經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該方法可以提高推薦的精確度。