随着网络技术以及通信技术的飞速发展,目前很多的企业以及学校都开设了自己的教学网站。但是目前的教学网站存在一个明显的不足,不能根据学生的不同需求情况以及喜好给学生在学习过程中做出个性化的推荐,本文将通过研究协同过滤算法将协同过滤算法与教学网站相结合设计一个具有个性化推荐教学网站,以期让学生在学习课程的时候能得到个性化的推荐。学生感受到“一对一”的服务。提高学生学习的满意度。本文首先对教学传统的教学网站的国内外发展现状进行了概述。然后介绍了推荐系统的一些相关的理论,对推荐系统做了一个概述以及介绍了推荐系统所采用的各种技术还有我们在将来研究推荐系统的时候所要重点研究的方面。其次,本文详细的介绍了协同过滤算法,协同过滤算法包括两类分别是基于用户的以及基于项目的协同过滤算法,并对两种算法如何寻找邻居集,如何计算相似度,如何做出推荐做了详细的介绍。再次,本文重点以及创新点是通过对协同过滤算法的缺点以及不足的描述做出了针对用户评分宽松不一以及冷启动的问题的新的解决方法。第一针对用户评分宽松不一问题提出了一种基于用户潜在偏好的协同过滤算法,并且详细介绍了此种算法寻找邻居集,计算相似度以及做出推荐的过程。并通过数据集进行了验证。得到了比较理想的实验结果。第二针对新用户新项目的数据稀疏所造成的冷启动问题使用了信息熵的方法解决了协同过滤算法中由于新用户新项目的数据稀疏导致的冷启动问题。本文在研究的基础上设计了基于协同过滤个性化推荐系统的模型,并依据模型做出了能够进行个性化推荐的教学网站。该网站的优点在于能根据学习者对课程的打分情况或者对课程的评价状况,在学生的学习过程中为学生做出个性化的推荐。论文在最后对网站的推荐进行了展示。