在高中化学教学中,互联网的高速发展给学生带来了大量的学习资源。就全球来看,很多国家都进行的数字化教育的改革,数字化教育在教育的理念、教育的方式方法上都与传统的教育有很大的区别,是一个必须要进行而且需要下大力气建设的一个领域。随着高中学校信息化水平的不断提升,积累了大量化学教学课件、化学习题集及试卷、化学实验课程讲义、教学视频等教学资源。但是,学生在过量的信息中无法快速选择对自己有用的学习资料,大部分数字信息并没有得到有效的应用,从而降低了教学资源的使用效率。解决这一信息超载问题的一个非常有潜力的办法是个性化推荐系统。推荐系统经过了一段时间的发展,已经取得了很好地研究成果,但现有推荐算法没能很好解决稀疏性和冷启动问题,对于资源推荐的引导设计不足。当前推荐系统在商业领域取得了广泛的应用,但是在高中教育教学领域仍处于探索阶段。本文针对以上问题,研究并开发了高中化学课程教学资源推荐系统。作者主要完成了以下工作:（1）、建立了高中生静态描述模型和动态行为模型,挖掘高中生的学习规律,并设计出合理的个性化推荐框架。（2）、设计了基于协同过滤和内容筛选的混合推荐算法,利用高中生的特征和兴趣模型对传统协同过滤推荐列表进行改进,筛选学生真正想要学习的化学教学资源,提高资源推荐的精确性。（3）、分析系统功能需求和非功能需求,采用分层设计的架构,将系统分为前台部分和后台部分并完成业务流程设计和数据库设计。（4）、使用C#语言,实现了不同层次的教学资源推荐行为,包括学霸推荐、初始推荐、热点推荐、难题推荐、新题推荐、协同过滤推荐、内容推荐和混合推荐。设计达到了预期目标,覆盖系统功能需求和非功能性需求。本文针对数据稀疏及冷启动问题,对协同过滤算法进行改良,基于内容的算法建立混合推荐算法来提高结果的准确性。通过本研究,高中化学课程教学资源推荐系统根据学生对化学学科的学习需求,将学生感兴趣的信息推荐给学生的个性化系统。经过这样的个性化考虑,推荐的结果便没有限制在学生已知的知识范围中,可以帮助其找到未知但有价值或感兴趣的内容,能够有效提高学习质量和效率。本系统为高中的化学课程教学资源个性化推荐提供了一个基本的研究思路和范例,能够快速推广到其他学科和其他学历层次的资源推荐中,为学生和老师高效利用教学资源提供了有效帮助。