随着互联网技术的快速发展和互联网应用的迅猛普及，互联网正从搜索时代进入推荐时代，从用户根据关键字主动搜索演变为网站主动向用户推荐他们感兴趣的信息。推荐系统能够大大提高用户的满意度和对网站的忠诚度，因此设计与实现个性化的推荐系统具有重要的现实意义。本文在分析常见个性化推荐系统的实现基础上，结合企业办公平台的特点，设计并实现了个性化文档推荐系统。主要工作内容如下：1）分析用户历史行为记录，提取用户行为数据并抽象成用户行为特征向量，建立用户兴趣模型和用户行为模型，研究用户喜好，找到用户与用户、文档与文档间的关联关系。2）运用协同过滤思想计算用户相似度、文档相似度和内容相似度，并依据相似度大小获取最近邻居列表，再将最近邻居列表进行过滤排序，生成最终推荐列表展示给用户，实现了“推荐阅读”、“相关阅读”和“别人还看了什么”三种推荐功能。3）由于常见的推荐系统用户权限简单，而企业内部办公平台用户权限复杂，针对此问题提出了基于用户权限的推荐方案；另外，采用离线计算和增量计算相结合的方式实现了用户日志文件的处理和相似度的计算，提高了系统运行效率。本文在充分分析用户需求以及深入研究个性化推荐系统实现流程的基础上，设计并实现了一个高准确度、良好用户满意度的个性化文档推荐系统。本系统通过了完整的功能测试，并达到了较为满意的结果。