随着计算机技术和Internet技术的不断发展,数字化教育在人们的生活和学习中扮演着越来越重要的角色。教育资源作为数字化教育中最为重要的部分之一,其作用不言而喻,但是教育资源却没有受到应有的重视：一方面网络上的学习资源越来越多,可以用“海量”来形容,学习者很难找到适合自己的资源；另一方面所有的学习者看到的都是一样的资源,缺乏个性化。那么,如何帮助学习者在大量资源中找到“对的”学习资源呢?推荐系统已开始受到越来越多的教育工作者的关注,因为推荐系统可以根据用户兴趣向用户推送用户感兴趣的信息、资源。如今在电子商务领域,推荐系统的应用已经非常成熟,教育学者和专家也开始探索推荐系统在教育领域的应用。但是教育领域与电子商务领域存在很大的区别,不能将成功应用于电子商务领域的推荐系统直接应用于网络教育领域,而是应该在电子商务的基础上,考虑教育领域的特征。本研究借鉴国内外研究成果,将广泛应用于商业领域的“数据挖掘”、“个性化推荐”技术,结合教育的特殊性应用于教育资源领域。本论文主要包括以下内容：首先,概括了个性化学习理论,推荐算法。依据教育资源推荐系统的特征,将学习者个性特征和学习风格特征加入协同推荐算法,实现教育资源推荐。这些理论与技术是论文后面系统实现部分的基础。其次,设计系统,开发示例系统。为了给学习者提供更大的便利性,能够随时随地进行学习,示例系统的使用设备为手机,即开发的应用程序是运行在操作系统是android系统的客户端上。然后,进行小范围实验,验证效果,并在实验的基础上对系统进行细小的修改。最后,对本研究的创新与不足进行总结,并展望未来的研究方向。