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摘要
近年来越来越多的学校广泛使用网络在线授课，然而互联网中海量的学习资源令学习者难以抉择。研究在线学习资源推荐，为学习者进行个性化推荐，可以帮助学习者快速获取其所需的优质学习资源。为此，针对在线学习资源推荐的研究现状，从以下五方面进行分析总结。首先，总结了目前国内外在线教育平台在学习资源推荐方面的工作；其次，分析和探讨以知识点习题、学习路径、学习视频和学习课程为学习资源推荐目标的四种算法；接着，分别从学习者和学习资源的角度出发，以具体的方法为例，详述了常用的基于学习者画像、基于学习者行为和基于学习资源本体的三种学习资源推荐算法；并总结公开的资源数据集；最后，分析了学习资源推荐系统目前存在的问题和未来的发展方向。
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