随着移动互联网的盛行和发展,在线教育作为一种运用信息技术和互联网科技的新型教育模式逐渐兴起。现有的在线教育平台如MOOC系统,对知识的控制粒度较粗,基本没有个性化的教学功能,导致课程完成率低、用户学习体验较差。个性化教育平台能够针对学习者的个体属性提供个性化的内容呈现,使学生在学习过程中思维、创新以及自主学习等能力得以提高,提升用户的在线学习体验。本论文研究并实现了一个基于B/S架构的个性化教育平台。首先,介绍了关于国内外个性化教育的研究现状,分析了其中有哪些值得深入探讨和借鉴的地方。然后,简单介绍了开发本系统所需的关键理论和技术,分析了这些技术的概念、理论以及优缺点。接下来,进行了系统需求分析和总体设计,讨论了系统在开发上的可行性,概述了系统的总体架构并介绍了本系统对在线教育资源信息的管理方式并将系统功能分为多个模块,随后,在系统详细设计阶段,整合系统各个功能模块需求,详细介绍了本系统关键功能模块的设计与实现。最后,对系统各功能进行了一系列的测试与分析。论文工作的重点包括:(1)从网络知识库中爬取不同学科的知识内容,分析内容主题并在此基础上提出了一种基于网络知识库词频分析的知识点聚类方法,运用该方法对主题以及主题相关内容进行聚类,进而构造出本学科层次化的知识图。同时,以类似的方法构建不同学科的在线题库。(2)在完成对知识点整合、知识点相应题库构造的基础上,通过分析用户学习行为,对用户提供关于学科和学习路径的推荐服务。具体学习行为数据包括:用户初始学习数据、用户章节测试成绩记录、用户历史浏览记录等。同时结合系统实际需求和不同推荐算法的优缺点,在不同的情况下采用了不同的推荐方法。大量测试表明系统基本能够满足学习者对学习内容的个性化需求,能及时结合用户学习行为和知识组织分析来解决学习效果评估和学习路径推荐等关键问题,支持学习者在任意时间、地点进行学习,有效地提高学习者的学习效果和使用体验。