随着信息技术的高速发展,各行业单位的管理信息系统经过多年沉淀,积累了海量数据,这些数据中包含了大量与用户行为相关的信息,且数据量还在以指数级方式不断增长。如何及时、精确地从这些海量数据中发现有价值的信息,挖掘用户行为数据背后隐含的模式,是帮助企业单位提升市场竞争力,优化信息服务质量,加深用户信任和提高用户粘性的关键。本文以推荐系统相关理论知识为基础,针对某大型仪器设备共享管理平台中产生的“信息过载”问题,设计并构建了一套完整的的个性化仪器推荐系统,为平台用户提供高质量的信息推荐服务。具体工作如下:首先,本文对个性化推荐系统进行了细致研究。介绍了推荐系统的任务目标、系统架构、工作流程以及现阶段面临的挑战,同时对各类推荐算法进行了叙述,探讨了它们的优缺点和适用场景。其中,着重研究了基于协同过滤的推荐算法,并对目前应用最为广泛的基于物品的协同过滤算法以及基于隐语义模型的协同过滤算法的实现进行分析。其次,本文对基于稀疏线性模型（SLIM）的协同过滤算法的核心思想进行了研究,详细描述了算法的推导和求解过程,并分析了算法的优缺点。基于Movie Lens数据集对主流的几种推荐算法进行了评估,验证了SLIM推荐算法在推荐准确度上的提高。由此,为个性化仪器推荐系统中推荐引擎模块的设计和实现确定了理论基础。最后,本文设计并实现了基于Web服务的个性化仪器推荐系统。通过需求分析,将系统分成数据采集、数据预处理、推荐引擎和推荐展示四个模块。共包含了对用户行为数据的收集存储、推荐模型的训练部署以及对预测结果的推送展示等功能,完成了从用户登录到最终获取个性化推荐服务的整个过程。综上,本文基于前人的研究工作,实现了个性化仪器推荐系统的构建。对平台中积累的用户行为信息进行分析,主动呈现符合用户喜好的信息内容,提升了平台的服务质量和用户体验,使得整个平台朝着数据驱动、计算导向的方式前进,具有一定的商业价值和实用意义。