1. 题目来源
随着互联网技术的快速发展以及教育信息化的不断推进，在线学习已经成为了一种重要的学习方式。
在线学习平台为学习者提供了海量的学习资源，但也带来了信息过载的问题，学习者难以快速找到符合自身需求的高质量资源，极大地影响了学习效率。
为了解决这一问题，个性化学习资源推荐应运而生。
2. 应完成的主要内容
本课题要求完成以下主要内容：
1.对在线学习平台和推荐系统进行深入研究，分析在线学习资源推荐的特点和难点，调研现有推荐算法，如协同过滤推荐、基于内容推荐、混合推荐等，分析其优缺点以及适用场景。
2.对目标用户和学习资源进行分析，明确用户的特征属性，如学习目标、兴趣偏好、学习风格等，以及学习资源的特征属性，如主题、难度、类型等，为推荐算法的设计提供依据。
3.设计并实现一种适用于在线学习系统的学习资源推荐算法。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.在导师指导下，独立完成课题研究工作。
2.按时完成论文开题、中期检查、论文撰写、论文答辩等环节。
3.撰写符合学术规范的毕业论文，并在规定时间内提交。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 张莉, 杨现民, 刘艳丽. 在线学习平台个性化学习资源推荐研究综述[J]. 开放教育研究, 2020, 26(03): 109-117.
2. 刘波, 崔立刚, 刘奕群. 在线学习平台混合推荐方法研究综述[J]. 现代教育技术, 2022, 32(10): 39-47.
3. 王春玲, 张剑平. 基于深度学习的在线教育平台资源推荐研究[J]. 软件, 2023, 44(04): 119-123.
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