随着互联网的飞速发展,人类社会告别数据匮乏的时代,迎来信息化时代。伴随着数据量的日益剧增,推荐系统应运而生成为解决数据信息过载的重要手段。近年来,随着教育方面的投资增加以及网络与信息技术的进步,教育学习方式已经不再局限于线下授课,网络教育已经成为新的教育学习方式而焕发生机。尽管目前有许多网络课程学习平台,但这些平台仅仅只是作为用户学习课程的平台,并没有将推荐系统应用其中。目前国内也有网络课程推荐系统,但这些系统大多依据课程内容推荐与用户学习课程类似的课程,但是通过调查研究,这种只能推荐同类型课程推荐算法已经不能满足人们的需要。与此同时,随着信息的指数级增长,网络课程的数量也在与日俱增,即使分类后数据量依然很庞大,如何选择最适合用户的课程也变得越来越困难。本文针对网络课程的推荐算法进行研究,并根据研究的算法设计出了网络课程推荐系统,旨在解决现有问题,提高用户的网络课程学习质量。具体的研究工作分为以下几个方面:首先针对目前课程推荐系统大多依据课程内容作为推荐依据,无法发掘用户潜在兴趣这个问题,采用注重用户相关性且基于用户的协同过滤算法进行研究。在此基础上针对影响用户相关性的因素,设计了项目惩罚模型、时间衰减模型、相似度信任度模型对协同过滤算法进行优化,提出了一种基于改进pearson系数的协同过滤推荐算法。经实验验证,在推荐个数为15门课程的情况下,精确度比未经优化的协同过滤算法提升了24.9%。其次,采用Word2vec词向量模型对课程进行文本语义分析,在此基础上,设计了基于文本语义的网络课程推荐算法,并针对协同过滤算法的冷启动问题及长尾问题,将其与改进协同过滤算法相结合,提出了一种混合推荐算法来解决物品冷启动问题,并给出用户冷启动方案解决用户冷启动问题。通过实验验证,混合推荐算法与改进协同过滤算法相比在精确度上没有降低,在课程覆盖率上提高了17%,在解决冷启动问题的同时也改善了长尾问题。最后,通过Django框架设计了网络课程推荐系统,并将本文研究的混合推荐算法应用其中,并将系统的各个功能模块进行了展示说明。