随着互联网教育的快速发展,考试作为一种传统、有效的学习效果检测方式,其需求量也呈指数级增长,但传统的在线考试模式因其组卷效率低下、无法实现个性化组卷,已无法满足用户的需求,成为制约互联网教育发展的瓶颈之一。如何实现高效组卷、并为用户生成个性化检测方案成为当务之急。为了全面考察用户对知识点的掌握情况,探寻如何针对不同用户学习情况高效地生成个性化试卷,本文做出如下研究工作:1.通过分析目前主要的组卷算法研究现状及不足之处,针对传统组卷算法中存在的组卷耗时高、效率低下、无法满足多个制卷条件等缺陷,提出了一种高效多背包容器组卷算法。2.通过研究现有的推荐策略,在组卷算法的基础上,构建了一种适用于组卷算法的个性化试题推荐策略,并以梯度下降法对构建的模型进行求解,实现了策略能够针对不同用户学习情况生成个性化试题。3.针对基于组卷算法的推荐策略可能出现的“趋势集中现象”,研究了基于拉普拉斯噪音的差分机制,并使用该机制对推荐策略进行加噪,实现对“趋势集中现象”的规避。最后,本文针对高效背包容器组卷算法、基于组卷算法的推荐策略及其加噪机制分别进行了仿真模拟实验。在组卷算法的仿真实验中,通过与传统算法比较,在组卷条件困难的情况下效率提高了62.05%,且随着制卷条件的复杂化,组卷耗时增长远远小于传统算法。在基于组卷算法的推荐策略仿真实验中,本文构建的推荐策略模型能够正确求解,同时结合其他公开文献提出的求解方法,可以通过不同的方式求解得出合理的结果,相比之下预测误差明显下降,证明了本文模型具备的可行性。通过对本文推荐策略模型加噪前后的准确率与召回率的对比可以证明加噪机制在保证推荐结果准确性的同时,也能够避免“趋势集中现象”的发生。结果表明与传统模型相比,本文模型具备可行性、高效性。