培训考核系统在油田企业的普及,出现了培训资料的泛滥,加大员工查找所需资料的难度。其次,员工测试时的试卷并没有考虑到他对油田知识的掌握程度。培训考核系统只是提供了教学中的基本功能,没有以“员工”为中心,系统的个性化和智能化不足。导致油田员工在培训考核系统中学习效果欠佳。因此,将个性化推荐技术应用到油田培训考核系统中,为系统提供个性化培训和个性化考核服务。本文首先研究和对比各大主流的个性化推荐算法,结合油田培训考核系统员工行为数据较少、资料和试题数据较丰富的数据特征,选取基于内容的推荐方法。为挖掘文本内容的语义信息,提供更准确的特征模型,选取LDA主题模型进行推荐对象和员工的建模。而特征建模的对象——资料、试题和员工描述文件的文本内容长短不一,若其中出现常见词,会影响LDA主题建模的质量。所以,在LDA主题模型初始化阶段引入TF-IDF算法,通过TF-IDF的值计算词语权重,降低常见词对文本的影响。再按照基于内容的推荐算法流程为员工推荐培训资料,实现个性化培训。并且设计个性化的组卷方案,实现按照员工油田知识掌握程度为员工筛选考核试题,完成员工的个性化考核。最后将使用个性化推荐技术的系统和传统的培训考核系统分别应用在油田企业中,通过比较员工培训之前的测验分数和培训之后的测验分数,得出使用个性化推荐技术的油田培训考核系统能更好的提高员工培训质量。