随着信息技术在教育领域的深入应用,数字化教育已成为现代教育的重要组成部分。各种教育资源平台的出现满足了人们对教育资源日益增长的需求,同时,也改变了人们获取教育资源的方式。然而,大数据时代的到来,教育资源的数量飞速增长,造成了“信息超载”问题。人们不得不花大量的时间和精力去查找、选择最适合自己的教育资源,严重地降低了学习效率和资源利用率。为此,解决用户在使用教育资源平台时面对海量资源选择难的问题具有重要的意义。本文基于上述背景,通过分析了教育资源的特点,研究了推荐系统的通用架构以及涉及的相关理论和技术,在借鉴当前研究成果的基础上,设计并实现了一个基于教育资源的推荐系统。该系统采用了四层的架构体系,自上而下依次为用户UI层、推荐层、离线层和数据层。用户UI层负责用户与系统之间的交互;推荐层实现了资源的个性化推荐;离线层主要功能是计算和分析数据;存储层提供数据预处理和存储。其中,本文重点是推荐层的相关推荐算法和功能的设计与实现,相关主要工作如下:1、在算法方面,深入研究了关联规则算法和协同过滤算法的原理,分析了它们的不足之处,并对此进行了改进和优化。本文在Eclat算法基础上对其频繁项集的生成效率进行优化。此外,还将基于用户的协同过滤和项目的协同过滤进行组合,并加入了稀疏度、物品特征属性、用户对物品属性偏好等因子,提升了预测评分的准确度。2、在功能方面,将上述两个改进算法应用到各个推荐功能当中去,设计并实现了下载推荐、评分推荐、个性化检索和邮箱推送功能。3、对本文优化的Eclat算法和协同过滤算法进行实验,通过与传统的算法进行对比和分析,说明了本文优化的算法有效。此外,还对本系统的各个功能模块和性能进行测试,测试结果均符合预期目标,实现了基于教育资源的推荐系统。