在当前的大数据时代，信息量呈爆炸式增长，如何有效地处理和利用这些信息成为了一大挑战。在教育领域，特别是在线学习（E-Learning）中，智能教学系统扮演着日益重要的角色。然而，现有的许多智能教学系统在推荐学习资源方面仍存在不足，往往无法根据学生个体差异提供精准匹配的习题推荐，这不仅可能导致学生找不到合适的学习材料，还可能削弱系统的辅助教学效果，降低学生的学习积极性。
个性化推荐系统是解决这一问题的有效途径，它能够根据用户的特定需求和兴趣，为其提供定制化的资源推荐。传统的推荐方法主要包括基于用户的协同过滤和基于内容的协同过滤。基于用户的协同过滤依赖于用户间的相似性，即推荐那些与用户有共同喜好行为的其他用户喜欢的资源。然而，这种方法在用户群体间缺乏共享喜好时，推荐效果可能会大打折扣。另一方面，基于内容的协同过滤则假设用户会喜欢与其过去喜好相似的资源，但在面对新类型或复杂内容时，这种方法的推荐精度往往不高。
针对上述问题，本论文提出了一种结合记忆的过滤和基于规则的过滤的推荐算法，旨在改进传统推荐系统并提升个性化推荐的准确性。基于记忆的过滤考虑了用户的历史行为和偏好，通过学习用户过去对习题的反馈和选择，预测未来可能的兴趣变化，从而提供更符合个人学习历程的推荐。而基于规则的过滤则是通过对习题内容进行深度分析，建立一套规则系统，依据规则匹配用户的需求，为用户提供更加贴近其知识需求的习题推荐。
这两种过滤方式结合使用，既弥补了基于用户和内容的协同过滤在处理新颖和复杂情况时的不足，又充分考虑了用户的行为模式和学习需求，提升了推荐的针对性和有效性。通过这种方式，可以避免传统推荐系统可能出现的无关推荐，提高用户满意度，增强智能教学系统的教学辅助功能，推动在线学习平台的发展。
关键词：个性化推荐，基于用户的协同过滤，基于内容的协同过滤，基于规则的过滤，习题推荐，智能教学系统，大数据，教育技术
