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传统的推荐算法一定程度上为学习者提供了自适应的学习服务,但忽略了用户的学习兴趣偏好,难以提供学习者满意的推荐服务.为了提高学习推荐的效率,对用户的偏好进行进算,根据兴趣偏好对基本用户进行聚类,然后根据用户之间的兴趣相似性初步预测目标用户的兴趣度,进而给用户推荐兴趣度较高的学习服务.实验结果表明,该方法可显著地提高推荐质量.