随着教育信息化的不断发展，通过网络获取相关学习资源已经成为人们日常学习中的重要方式之一。网络学习的资源丰富而开放，获取途径简单不受时空的限制，近几年已经成为现代教育教学体系中的重要形式之一。但是，在网络快速发展的过程中，网络教学资源的膨胀使得网络学习面临着信息过载和冗余的问题。同时，在信息多元化和需求多元化的今天，网络教学平台缺乏针对学习者个性化需求的服务。为了帮助学习者在大量信息中找到“对的”学习资源，个性化推荐技术受到越来越多教育工作者的关注，并逐渐成为了网络教育教学体系建设中的重要课题。　　本文研究了个性化推荐技术，并结合教育的特殊性，将其应用于个性化辅导系统的设计，缓解“信息过载”的问题，并为中小学生提供个性化辅导服务。本文所做工作分为以下两个方面：　　一方面，本文首先通过对国内外相关文献的查阅，选择以目前应用最为广泛的协同过滤技术为推荐算法研究的基础，针对其数据稀疏性问题提出基于项目属性和时间加权的改进算法，利用项目基于属性的相似度来预测项目评分值并对用户-项目矩阵预填充，从而缓解评分数据稀疏的问题。同时通过引入时间函数来考虑评分数据的时效性，提高推荐算法的推荐质量。　　另一方面，本文根据改进算法设计并实现了个性化辅导系统，通过分析学生对知识点的掌握，预测其当前的学习状态，从而进行相关的推荐。该系统旨在为中小学生提供有针对性的个性化辅导服务，以改善学习者的学习情况，提高学习效率和学习成绩。