本研究以“河北省智慧教育大数据工程研究中心”建设项目为依托,以教育资讯的个性化推荐为研究对象,围绕如何提升教育资讯平台的服务水平和智慧程度为目标,研究了个性化推荐系统的设计问题。首先,对资讯平台、推荐系统以及智慧教育等进行基础调研,明确了本研究中推荐系统的设计目标;继而,采用系统动力学相关方法,模拟了影响推荐系统效果的文章量、特征化标签及文章兴趣点等重要因素,以解决上述重点问题为突破口,设计个性化推荐系统:推荐数据部分,设计获取用户信息、文章信息、场景信息这三方面的关键数据的方法;在推荐模型部分,设计多路召回的方式,协调召回模块与排序模块,同时针对推荐系统普遍存在的诸如冷启动、实时性、信息“茧房”等问题,做出相应的设计;最后对推荐系统进行功能测试,使之满足预设要求。本研究成果的软件载体——亿知讯App,在近一年的实际测试与使用中,不断地对整体平台及推荐系统做调整与优化使之日趋完善。本文的研究结果也可用于指导其他应用平台的个性化推荐系统设计。