随着社会的进步,人们越来越注重自身的身体健康状况,在众多的体育运动信息中,运动者如何选择适合自己的体育运动项目是重中之重。基于此认识,本文首先通过调研总结出系统需求以及对各功能模块运作流程的分析,在此基础上设计并实现出一个面向个性化应用特征的体育运动推荐系统,以便于使用运动数据和用户与系统的交互数据,为运动者推荐个性化体育运动。本文主要研究内容如下:第一,本文把用户群体划分为健康群体和患病群体,将基于用户的协同过滤算法和基于内容的推荐算法进行加权融合,使用用户对体育运动的评分数据,为两种群体推荐个性化体育运动。为了确保健康群体和患病群体的健康性,采用Karvonen公式计算出最大、最佳和最低运动强度,以及采用统计学方法为全方位身体锻炼提供科学的参考依据。第二,根据用户生理特征数据的余弦相似度,在推荐结果中给适合运动者的运动项目贴上“荐”标签。针对患病群体,首先构建疾病领域本体,再通过Wu-Palmer算法和基于语义距离概念相似度算法的加权融合,形成基于疾病领域本体的概念相似度算法,最终计算出与运动者疾病相似度高的其他用户群体。第三,在系统实现方面。系统前端采用HTML5技术、CSS样式表、以及Bootstrap框架,以达到良好的用户体验感;服务器端使用了适合于Web开发的Java语言和智能算法计算的Python语言,以及用来处理简单数据源的SSM框架,该框架利于业务的扩展与项目的维护,极大地方便了系统的研发。综合以上理论与技术分析,对个性化体育运动推荐系统进行需求分析、推荐框架设计、功能模块设计、数据库设计、编码实现并运用软件工程中的测试方法对该系统测试,包括功能测试和兼容性测试等。对该系统进行模拟数据实验,结果表明该系统能够达到个性化推荐的良好效果。