随着学习资源的爆炸性增长,如何在海量的数据里找到学习资源成为了一个急需解决的问题。个性化知识资源推荐是一种有效的解决办法,其本质是通过推荐算法捕捉到用户的偏好,给用户推荐潜在知识资源。据此本文提出了基于混合推荐算法的个性化知识点推荐系统研究与实现。首先本研究对推荐算法进行了深入的研究分析,将推荐算法分为传统的推荐算法和基于各类智能算法的新型推荐算法。并对这两类推荐算法下的各类具体算法进行分析,明确了各类推荐算法的原理和优缺点。然后与教育学理论相结合,针对教育学的相关特点,确定了影响实现用户个性化学习的诸多因素,设计了一个符合教育理论的个性化学习方法。最后结合搭建系统时需注意的相关事项和实际应用条件,以推荐个性化知识点为切入点,研究并设计出了基于混合推荐算法的个性化知识点推荐系统。具体来说,本研究认为影响用户学习偏好的因素有两个,第一个是用户的知识水平,第二个是用户对知识点的偏好。本研究针对这两个因素分别运用算法,针对用户的知识水平采用层次凝聚聚类算法,针对用户对知识点的偏好运用基于用户的协同推荐算法。本研究所应用的算法是由这两种算法通过层叠式混合而成的。并且本研究考虑到用户的学习偏好会随着学习过程而变化。因此为及时捕获用户偏好的变化,本研究按照学习知识点的章节顺序,将整体的学习行为划分为多个学习阶段。从用户使用角度看,用户按照章节进行学习,并且每个章节的学习都分为考试答题和知识点学习两个阶段。从系统推荐角度看,本系统将基于层次凝聚聚类算法和基于用户的协同过滤算法混合,作为本研究的推荐算法。本研究算法的思想是使新用户经过混合推荐后找到其在当前章节的最相似用户,将这个最相似用户下一章节所学知识点推荐给新用户。最后实现了知识点资源的个性化学习推荐。综上所述,本文通过大量的理论研究和实验验证,实现了一个基于混合推荐算法的个性化知识点推荐系统。本研究可为学习者提供符合其知识水平的知识点学习方案,并在一定程度上提高用户学习质量和学习效果。