随着大规模网络开放课程的飞速发展,在线教育这一全新的学习形式开始被越来越多的人所接受。用户通过互联网可以学习到各种领域的知识和技能,但随着在线课程资源数量的增加以及种类的越来越多样化,用户在考虑想要学习的课程时经常会遇到选择难题。推荐算法的引入能够为用户的课程学习提供建议,但由于网络课程存在一些局限性,如文本信息较少、用户行为信息不够丰富、评价信息缺乏等,传统的推荐算法无法直接应用到网络课程的推荐中,需要基于网络课程的独特场景进行创新和改进。本文在对云课堂用户数据进行了充分分析的基础上,研究并实现了一种基于多特征排序模型的网络课程推荐算法。该算法结合了网络课程及用户相关的多个特征,包括基于主题的用户偏好、基于协同过滤的用户偏好、课程热门度、讲师影响力。通过排序学习的方法对这些特征进行线性组合,计算目标用户与网络课程间的匹配程度,从而为用户进行课程推荐。为了验证算法的有效性,本文在云课堂真实数据集上进行了大量实验,实验证明本文算法能够得到较好的推荐效果,与参照算法相比有一定提升。另外,本文设计实现了基于云课堂的课程推荐系统,其功能是在云课堂用户个人学习主页的基础上实现的。经测试系统运行良好,验证了本文算法的实用性。