全面推行河长制,是国家从推进生态文明建设战略高度做出的重大决策部署。2022年两会期间再次对河长制建设提出了新要求,即每条河流每个湖泊都有人管有人护。河湖的管护工作关键是得有人来管护,并且对管护水平有一定的要求,如何提高各级河长管护水平成了新的问题。以此为基础,本文对河长智能学习平台进行了研究。主要工作包括两个部分:（1）智能学习平台的搭建。河长智能学习平台为解决跨平台问题采用了B/S结构。搭建SpringMVC框架,前端视图采用Freemarker模板引擎工具,通过Web页面进行展示,数据库运用MySQL进行搭建。通过对需求分析的研究,对系统的整体框架进行设计,规划合理的各功能模块。（2）基于平台对课程等学习资源进行智能推荐,对智能推荐算法的研究与设计。本文从主流的推荐方法中选取了协同过滤推荐算法进行研究,通过增加限定条件从用户的等级特征和内容的区域特征两方面进行实验对比。基于等级特征的推荐算法依据平台采集的河长基本信息中的等级特征及对平台中现有课程的学习记录,采用皮尔逊相似度计算用户（河长）间的等级相似度,对相似用户所学习课程进行推荐。基于区域特征的推荐算法依据河长所管辖区域以及课程的区域特征信息,采用余弦相似度算法来计算课程特征信息和河长所辖区域之间的相似度,将区域特征相似度较高的课程对用户进行推荐。基于等级特征的推荐算法和基于区域特征的推荐算法仅在单一方面展现了算法的优势,但是基于单一数据的智能推荐算法未考虑到不同数据之间的关联性,不能充分挖掘数据潜在的价值,导致推荐精度不高。因此本文采用混合推荐的方法对单一推荐算法进行改进,通过对不同特征的重要程度进行分析,充分利用不同数据特征的关联性,来对混合推荐算法中两种特征算法推荐结果进行加权融合,从而提高推荐准确度,实现精准智能推荐。实验结果证明:基于混合特征的协同过滤推荐算法相较于其他算法,其推荐准确率更高,稳定性更强。具有更佳的推荐效果,给予用户更智能的使用体验。对河长学习平台的智能化发展具有一定的参考意义。