利用自动化项目生成技术来产生项目是应对计算机自适应测验背景下题库建设需求的有效方式之一。项目生成的关键是要得到从项目刺激特征预测心理测量学指标的项目生成算法。在前人研究的基础上,本研究将元素属性变化和干扰项的设计特征纳入到矩阵推理测验的项目生成算法中,并以此为基础编制了 40个矩阵推理项目来系统地考察规则、元素属性变化和干扰项的设计特征对项目难度的影响。对项目生成算法的进一步优化将在算法方面给自动化项目生成提供更明确的参考,给干扰项设计以及矩阵推理项目的开发带来便利,有助于减轻测验编制人员的负担。本研究的主要结论如下:1、依据规则、元素属性变化和干扰项设计特征三个认知变量构建的项目生成算法人工编制的矩阵推理项目质量较好,测验具有良好的信效度。2、元素属性变化是除了规则外又一影响项目难度的重要因素。分层回归分析的结果表明,五个规则对模型项目难度的预测作用达到了 64.6%,加入四种元素属性变化变量后,模型的决定系数提高到了 72.9%,达到了明显显著水平。3、干扰项的设计特征对项目难度也具有显著影响。由规则、元素属性变化和干扰项的设计特征（元素干扰）构成的认知模型对项目难度具有较高的预测作用,决定系数达到了 78.1%。这一结果揭示了对干扰项设计特征进行量化的重要性,同时也说明了对干扰项进行合理设计的必要性。