近年来，随着信息技术与教育教学融合的不断加深，学生通过互联网获取知识的途径越来越多。作为用户上网的主要入口，浏览器已成为不可或缺的应用软件。然而，信息超载的互联网，导致用户尤其是中小学生花费相当长的时间从海量的数据中去搜索自己所需的信息。作为一种智能服务技术，个性化推荐技术可在获取用户需求和爱好的基础上，主动向其“推送”个性化的信息，以提高用户获取资源的效率，提升用户体验。　　作为浏览器导航的主要方式，头条在信息推荐、用户流导向上具有重要的作用。面向中小学生用户需求，本研究在项目组正在研发的教育浏览器基础上，开展个性化头条信息推荐机制研究，以充分发挥教育浏览器在个性化服务中的价值。本文研究工作主要包括:　　1、从个性化服务内涵出发，探讨了基于不同推荐算法的个性化推荐系统的特点及其实现机制，进而分析了用户兴趣建模的研究现状，为本文构建基于浏览内容的用户兴趣模型奠定了基础。　　2、对现代教育理论进行了研究，分析了个性化学习、行为科学及多元智能等教育理论对本研究的影响，并将其融入到个性化头条信息推荐机制的设计之中。　　3、研究了基于浏览器的用户行为信息收集途径，设计并实现对浏览历史、网址收藏等用户行为信息的收集，完善了教育浏览器的功能。　　4、研究文本向量模型(VSM)、网页分类、支持向量机(SVM)等自然语言处理和机器学习相关技术，在教育浏览器中实现了对用户浏览网页的类别标注，并在此基础上构建基于浏览内容的用户兴趣模型。　　5、研究了基于内容的个性化头条信息推荐算法。利用爬虫技术获取推荐资源，并在教育浏览器首页中实现个性化头条信息的推荐，丰富了教育浏览器的功能。　　本文以个性化学习和行为科学等相关教育理论为依据，分析了中小学生用户的上网需求和行为特点，构建了基于浏览内容的用户兴趣模型，研究了基于内容的个性化头条信息推荐机制，完善了教育浏览器的功能，为帮助中小学生更加便捷地获取个性化学习资源提供了技术。