我国地域广袤，教育资源呈现出区域化和地域化的分布特点。为了解决教育资源分布不均的问题，远程教育这一替代教育手段越来越受到关注，尤其是基于多媒体视频的远程教育，已经发展成为现代远程教育的主要手段。作为一种新的信息载体，多媒体视频具有直观、全面、准确的特点，迅速成为最受欢迎的网络资源之一。然而，随着现代互联网的发展，存在于网络中的资源数量和种类日益增多，广泛使用的搜索引擎（如百度、谷歌等）仍然需要用户提供检索需要的关键字，无法主动探索用户需求。但是关键词描述能力有限，难以准确捕捉用户的搜索意图，这个问题限制了搜索引擎的效果；并且搜索引擎无法为不同的用户提供个性化的检索需求。因此，研究互联网中教育视频资源快速、准确的定位，开发能够主动地挖掘用户行为信息从而满足用户个性化需求的推荐系统，具有重要的意义。针对上述问题，本文主要的工作及创新点包括：本文设计并实现了教育视频的推荐系统，分别从系统需求分析、推荐算法和系统实现三个方面进行了研究。在系统需求分析部分，根据用户使用的不同场景，梳理需求列表，并根据需求列表对系统的功能模块进行了划分并验证。其次，重点研究了教育视频的内容推荐算法和协同过滤推荐算法。在研究推荐算法的过程中，分别对比了两类算法的原理、算法步骤、算法性能，并进行了多种混合推荐算法的性能分析，并在介绍内容推荐算法中简要介绍了视频处理的基础-视频结构化相关知识。最后，介绍系统的设计与开发。本文主要搭建了两个子系统：教育视频在线评测网站和教育视频推荐系统。本文搭建的系统可以自主收集用户信息，自主综合推荐算法完成推荐，自主呈现多样化的信息。经过测试，系统功能正确，达到设计目标。另外，还对推荐算法的完善提供了思路，指出今后工作的方向。