摘要：隨著“互聯網+”教育的快速發展,在線學習資源數據規模急劇擴張,學習者從海量的學習資源中選擇合適資源的難度隨之增大。如何幫助學習者獲取合適的學習資源開展個性化學習,已成為智能學習領域重要的研究課題。實現個性化學習資源推薦的關鍵在于對在線學習平臺數據應用價值的探索與挖掘,全面考慮學習者與學習資源之間的關聯性。隨著人工智能的不斷發展,簡單的機器學習已經難以滿足個性化學習資源推薦服務,基于深度神經網絡設計的個性化學習資源推薦方法,通過基于MIFS的特征選擇模型和學習者-學習資源二部圖關聯模型,在有效衡量學習者對學習資源的不同關注程度,以及深度挖掘學習者的個性化偏好基礎上,為學習者推薦合適的學習資源。該方法在不同學習時間和學習者的實驗條件下,取得了較好的推薦效果,并且在分類與回歸性能評價指標上優于傳統機器學習算法,說明其能夠較好地提供教育大數據環境下的個性化學習資源推薦服務,提升學習者的在線學習體驗。