互联网为用户提供了大量的学习教程,各种类型的教程网站层出不穷,为用户提供了丰富的学习资源,这些资源从很大程度上为用户提供了方便,人们在享受网络教程便捷性的同时,经常会迷失在海量的信息资源中,用户往往需要花费大量的时间和精力挑选自己既感兴趣而且适合自己的教程,为了让用户只专注于教程内容,而不是花费大量的时间和精力在海量的信息资源中寻求有价值的教程,本文对教程推荐进行了深入的探讨和研究,主要工作包括以下几个方面:1.首先研究了推荐系统和教程推荐系统的概念,明确了教程推荐系统的设计目的。探讨了教程和知识点的概念以及知识点之间的关系,并构造了课程知识点树。2.设计了基于知识点属性和内容的个性化推荐算法推荐文字教程,首先对Web日志数据预处理,从中挖掘用户的行为信息,根据用户在浏览教程过程中的行为计算用户对教程的兴趣度,再将用户对教程的兴趣度转化为对知识点的兴趣度,进一步将基于TF-IDF的内容推荐结果过滤,产生文字教程推荐列表。实验表明将两种推荐算法相结合,推荐的准确率和召回率都有明显的提高。3.提出改进的协同过滤推荐算法——引入知识点的结合基于项目的协同过滤和基于用户的协同过滤算法(KPIU-CF)推荐视频教程,改进算法一方面考虑了知识点以及知识点之间的关系,另一方面可以有效缓解用户-项目评分矩阵的数据稀疏性问题,得到比较准确的邻居用户,实验表明该算法显著提高了协同过滤推荐系统的推荐质量和精确度。4.根据教程的不同类型,采用一种混合的推荐算法设计和实现了教程推荐系统。