在互联网行业高度发达的今天,人们已经步入大数据时代,大数据应用日益广泛,信息爆炸与大数据技术普及共同推动个性化推荐技术不断向前发展,各个领域的在线推荐系统使人们的日常生活变得更加便捷,帮助人们筛选信息,提高了用户的满意度。教育领域的发展同样如此,在海量的电子教学资源中,如何让师生迅速充分利用对自己有价值的资源成为人们关注的焦点,也成为近几年教育领域内研究的热点之一。本文以相关教育理论为基础,对国内外在线学习和个性化推荐的现状进行了深入的研究和分析,发现尽管许多在线平台都在自己系统中引入了推荐算法,但是在教育领域内,当前的教育系统使用单一的推荐算法已不能满足当前需求。如基于协同过滤的试题推荐算法,忽视学生知识掌握水平的信息,只靠相似的评分和资源的固有属性来推荐,很容易推荐一些非常简单或非常难的习题,造成推荐结果不够合理;利用知识追踪方法推荐试题,可以建模预测个人的知识水平,忽视了学生群体之间的相似性。另外,现有的试题推荐策略主要是靠专家制定或针对试题资源评分的高低进行排序,因此很难依据学生知识水平变化情况及时对策略方向进行相对应的调整。据此本文提出了基于知识水平的个性化试题推荐系统的研究与实现。通过对几种典型推荐算法的全面分析,并阐述了它们的工作原理以及算法的优缺点,通过结合不同的算法,实现了算法的优缺点以及功能互补,从而大大提高了推荐的效率和质量。并结合相关教育学理论制定试题推荐策略,设计了一个符合教育理论的个性化试题推荐系统。具体来说,首先,基于用户的历史答题数据,利用深度知识追踪模型对学生的知识水平进行建模,然后引入Canopy-K-means聚类算法来降低用户相似度计算的复杂度,从而大大提高了系统的运算效能。最后,采用基于用户的协同过滤算法,从当前用户所在的集群中寻找与其知识水平相似的用户,结合个人知识水平和相似学生群体的知识水平对学生的试题得分进行预测。在试题推荐策略中,针对性对目标学生进行个性化推荐,分别推荐用于拓展提高的题目和用于复习巩固的题目。前者依托程序教学理论和人本主义学习理论,选择适宜难度的试题进行推荐,用于学生拓展提高。后者依据遗忘曲线,向学生推荐遗忘程度较高的已答试题,用于学生复习巩固,最终产生个性化推荐的效果。本文结合系统需求分析,设计实现了基于知识水平的个性化试题推荐系统。推荐系统主要分为三大模块,包括管理员端、教师端和学生端。学生端为学生提供了在线考试、试题推荐、错题本等功能;教师端为教师提供了题库管理、试卷管理等功能;管理员端为管理员提供了教师管理和学生管理等功能。本系统主要采用Java语言开发,前后端分别使用Bootstrap和SSM框架进行搭建,并在算法和技术选择上关注了对系统流畅度、数据处理方面的影响。综上所述,本文通过大量的理论研究,开展相应的对比实验以及对推荐系统进行相关测试,实现了一个基于知识水平的个性化试题推荐系统。本研究可以为用户推荐符合其知识水平的试题,可以有效的提升学习质量。