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摘要
随着网络教学的普及，如何从海量的学习资源中选出适合的学习资源是学习者面临的问题。学习资源个性化推荐可以帮助学习者快速获取所需的学习资源。针对网络学习资源推荐的研究现状，从以下几个方面进行分析和总结。首先，介绍了国内外网络学习资源推荐方面的工作；其次，讨论了马尔科夫决策过程、分层任务网络规划、遗传算法、序列模式识别、决策树等五种常用的学习资源推荐方法；再次，介绍了常用的学习路径推荐系统的评价方法；最后，分析讨论了学习资源推荐系统未来的发展方向。
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单位滨州学院
