开源软件使用成本低、更新快且易维护等优点,使其受到越来越多开发者的青睐。WordPress是一种构建博客的开源软件,自发布以来已成为应用最为广泛的博客创作软件。但是现在对它的研究都集中在如何利用它来构建博客,而用户在平台上留下的大量历史数据被浪费。特别值得一提的是:现在WordPress构建的博客不能实现博文的个性化推荐,严重影响了用户体验,同时也不利于博客的推广。为了解决上述问题,本文以WordPress为研究对象,利用文献分析、描述统计和案例研究等方法,从用户画像构建、精准推荐算法和多样性推荐算法三方面进行了文献分析和现状总结。首先,提出了用户画像构建的一般流程,设计了用户画像标签和数据采集指标,并确定了数据源。同时在利用基于项目的K近邻算法对用户精准偏好建模时,加入了用户行为时间权重和用户行为动态权重;根据用户基础属性计算用户的相似度,利用基于用户的协同过滤算法对用户潜在偏好建模。然后,设计了用户画像数据库和针对WordPress的数据处理方案,并开发了博文精准推荐插件和博文多样性推荐插件以实现WordPress的博文推荐功能。最后,抽取、清理与转换中华文化英文博客中的用户历史数据,将开发的博文精准推荐插件和博文多样性推荐插件安装配置于该博客中,验证本文提出的方案及开发的插件的可行性与有效性。论文研究一方面阐述了基于用户画像的WordPress博文推荐理论、方法和技术;另一方面通过开发博文精准推荐插件和博文多样性插件,提供了 WordPress博文推荐功能,满足了用户的个性化阅读需求。