随着我国教育信息化、数字化概念的提出,教育信息化的改革工作取得了积极进展,伴随着国家、学校对教育信息化的重视,其对教育信息化的投入也逐步加大,教育基础设施的配置和完善为教育资源的信息共享提供了基础的物质保障,随着硬件设备等的完善,各种“软设备”——教育资源共享系统也应运而生,微课系统就是其中之一。然而,教育信息共享一方面给我们的学习工作带来便利,另一方面,因为资源的迅速增多而造成的“信息爆炸”现象使用户面临着“信息迷雾”的信息搜索困惑:互联网发展的最初阶段,网络资源相对稀缺,这种情况下互联网没办法为用户提供足够的资源,而伴随着信息化闪电般的发展,信息的爆炸式增长导致用户在面临海量信息时,又需要用户花费大量的时间去筛选出自身所需的资源,造成用户在信息获取的过程中浪费大量的时间和精力。那么如何在信息爆炸的大背景下依然发挥出网络资源的效用,从而最终服务于用户、便利人们的生活是当下互联网飞速发展下亟待解决的一个大问题。个性化推荐技术的出现为上述问题提供了一个很好的解决方案,个性化推荐技术在系统中的应用可以为用户提供有针对性的、符合用户兴趣的相关资源,使用户获取信息的方式发生变革,从以往的主动获取变为被动的接收,并且接收的信息对其最为有用。在推荐系统中,研究的核心主要包括三方面内容:1)挖掘、表示以及更新用户兴趣项;2)提取和表示系统中资源的特征;3)如何结合以上两项采用合理的算法及技术实现资源的推荐。本文的主要工作有:将用户需求形式化后作为系统进行推荐的依据和基础,同时采用一定的模型数据更新机制对模型数据进行更新以适应用户兴趣的漂移性;根据用户行为可以体现出用户对视频资源的某种评分趋向,相应的可以体现资源的优劣性,最终通过这种趋向形成微课资源的评价体系;采用基于用户的协同过滤算法作为桥梁,在以上两部分工作的基础上,完成微课视频资源到用户的个性化推荐。本文通过相关理论研究,结合个性化推荐技术与微课系统的用户、资源的特点进行相关模块设计和代码实际开发,最终针对用户的特点为用户针对性的推荐系统中的视频资源,实现了视频资源到系统用户的个性化推荐,并通过一定的模拟真实用户系统测试,对系统的可行性、实用性进行了简单的测试。