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目前，个性化推荐研究不断深入，一些重要的研究成果逐渐在实际应用中取得成效，但仍面临兴趣表达不充分、推荐效率不高等问题。鉴于此，文章综合利用兴趣图谱、本体理论、云计算和信息推荐等技术，对学习者建模与个性化推荐方法展开研究。在深入分析用户行为数据的基础上，利用兴趣图谱对学习者进行建模，研究兴趣图谱的生成、演化与反馈方法，建立云环境下的个性化推荐系统。