教育资源管理平台是将多种形式的教学资源有层次、有组织、科学地组织起来,对教学资源进行采集、管理、检索和利用的学习辅助系统。推荐机制是根据用户的兴趣,购买行为及物品的特征进行设计并实施的,最初应用于电子商务平台中,目的是为了消费者解决所需信息与搜索之间的矛盾。在推荐的过程中,用户无须提供确切的关键字,系统能够自动地追踪用户的历史行为并据此为每位用户的兴趣建模,从而给用户推送能够满足他们兴趣和需求的信息。目前,随着教育资源数量的不断增加,资源获取困难这一问题日益突出。本文提出在教育资源平台中应用推荐机制,分析教育资源及教育资源平台建设现状,结合不同推荐算法的特点,比较推荐算法在教育资源平台应用中的优缺点并提出应用于教育资源平台的个性化推荐构架,从而解决这一热点问题。本文共分为五章,主要根据小学教育资源管理平台中网络资源的分类情况,针对目前小学网络教育资源的分类所面临的一些问题进行分析并结合加涅的学习分类理论从学习者的角度出发提出了资源分类的新的分类模型,并结合推荐机制为学习者提供个性化学习资源,体现“以人为本”的思想,缓解学习者需求与教育资源间的矛盾,从而提高资源的利用率。本文的第一章旨在说明本论文的研究意义及目的。阐述了当前我国教育资源建设的现状及面临的问题。本文的第二章主要介绍国内外的教育资源平台的现状,推荐算法及现有成果。针对研究过程中的理论进行整理并介绍相关概念。本文的第三章分析小学教育资源平台的功能及结构,归纳总结其分类形式。根据加涅的学习结果分析理论提出新型分类模型。本文的第四章通过详细分析基于用户的协同过滤算法和基于项目(物品)的协同过滤算法的相似度结果并提出了修改公式并对这两种算法中的冷启动问题进行详细研究。比较目前应用广泛的四种推荐算法,结合算法自身的优缺点,提出了适合于不同学习者的个性化推荐系统构架。本文的第五章是本文的结论,提出了本文的创新点与局限性。