油田试采单位一直很关注油田射孔工序的操作安全问题,由于油田射孔工序操作较为复杂,存在着许多安全隐患,十分重视对员工进行射孔工序的专业知识培训,为了使射孔员工快速掌握射孔工序操作知识技能水平,使员工在实际上井时能够熟练进行操作工序和处理问题,降低事故率。设计和开发射孔取心工技能培训考核系统,实现了射孔员工完成在线培训考核管理的一系列功能。但是针对并且针对传统的在线培训系统不够智能和个性化的不足,随着油田射孔专业技能知识的考核考试系统中题库量过大、员工花大量时间和精力来获得想要的培训试题,得不到针对性的练习。本文所提出的推荐系统就是在传统的在线培训考核系统中引入个性化推荐技术,根据每个射孔员工对知识的掌握情况以及收藏试题兴趣推荐适合其练习的试题,实现个性化培训试题推荐,主动向员工提供了培训试题练习,增强射孔员工自我培训的积极性与主动性,从而提高射孔员工的培训效率。在通过查阅了相关论文文献,学习关于个性化推荐方面的理论知识,分析了并确定了个性化混合基于内容和协同过滤的推荐方法。本文主要完成了以下内容:1.对射孔培训试题题目文本进行分词等预处理提取特征,根据用户收藏试题信息建立用户兴趣模型,进行基于内容的试题推荐。对提取试题特征、建立用户兴趣模型等一系列基于内容推荐的流程。首先对试题数据进行预处理,分别进行分词与去停词处理;建立向量空间模型代表了培训试题的特征值,并且采用了TF-IDF的方法给特征值加权,建立用户兴趣模型2.通过收集用户的历史答题数据看作射孔员工对培训试题的评分,从而建立员工-试题评分矩阵;运用基于用户的协同过滤算法找到同级别的相似员工集合,并将相似员工的可推荐试题前Top-N项作为推荐列表;详细介绍了本文的混合基于内容与基于用户协同过滤的试题推荐算法的思想及实现过程;3.通过射孔员工不同级别信息的特点解决推荐系统中出现的新用户冷启动问题;最后根据推荐系统的评测标准对本文的推荐算法进行实验,与单个的推荐算法进行比较,证明推荐效率较好并且能够提高射孔员工的培训效率。4.本文结合油田射孔实际需求,在进行了系统流程分析并确定核心算法的基础上,设计并完成了系统的功能框架。设计设计并实现了一个基于B/S架构的个性化培训试题推荐系统,并实现系统中其他的功能以及个性化试题推荐模块。根据计算试题相似度和员工相似度生成试题推荐列表。