基于协同过滤算法的在线教育资源推荐平台的设计与实现（源码+论文+部署+安装）在数字经济与教育信息化深度融合的背景下，在线教育已成为弥补传统教育资源分配不均、突破时空限制的核心途径，各类在线教育平台如雨后春笋般涌现，汇聚了海量的课程、课件、习题、教学视频等多元化教育资源。然而，随着资源规模的指数级增长，“信息过载” 问题日益凸显：学习者面对庞杂的资源库，往往需要耗费大量时间筛选符合自身学习目标、知识水平和学习习惯的内容，导致学习效率低下、用户体验不佳；而教育资源提供方也难以精准触达目标受众，优质资源的价值无法充分释放，形成了 “资源丰富但匹配低效” 的行业痛点。