随着互联网的发展，网络已成为人们获取信息的重要途径。用户拥有的信息资源虽呈指数增长，但想要找到自己所需的资源，好比大海捞针，是比较困难的。这就是当前的信息过载问题。为此，个性化推荐技术应运而生，并显现了强大的生命力，为该问题提供了一个很好的解决办法。个性化推荐是一种新的智能信息服务方式，通过分析用户的注册信息和历史行为记录数据，比较准确地为用户提供其感兴趣的信息。个性化推荐在一定程度上解决了信息过载带来的各种难题。随着个性化推荐技术研究的不断深入，个性化推荐系统的推广应用逐渐成为人们关注的重点。教学资源作为教育信息化的组成部分，在教学中发挥着重要的作用。目前的网络教学资源系统通常提供给用户相同的资源，但由于用户的兴趣爱好有差异，即个性差异，对教学资源的需求也不同，因此现有的网络教学资源系统不能满足用户的个性化需求。为满足用户个性化服务的目的，本文将个性化推荐技术应用到网络教学资源系统中。通过对网络教学资源系统以及个性化推荐相关的文献调研、分析和比较，发现基于内容的推荐和基于协同过滤推荐相结合的个性化推荐算法可以帮助用户发现潜在的兴趣爱好并做出推荐，使用户能在大量的教学资源中迅速的找到适合自己学习的资源，满足用户的个性化网络教学资源服务的需求。为此，本文主要研究基于内容推荐和协同过滤推荐相结合的个性化网络教学资源系统的构建和应用。论文首先阐述了目前网络教学资源系统存在的问题，提出了构建个性化网络教学资源系统的必要性；其次调研了个性化推荐系统的研究状况，并重点分析比较了个性化推荐和用户建模的关键技术；由于个性化推荐技术是个性化推荐系统的核心，在对现有的个性化推荐技术进行分析和比较的基础上，确定了采用基于内容推荐和基于协同过滤推荐相结合的个性化推荐算法实现系统的个性化推荐功能；在此基础上，根据用户以及教学资源的特点，阐述了用户兴趣模型和教学资源模型构建过程，并设计和实现了个性化网络教学资源系统的原型，之后通过实验测试所采用的个性化推荐算法的实用性和可用性。文章最后对所做的研究内容进行了总结和展望。