伴随着现代教育技术的革新和互联网技术的发展,为学习者推送个性化学习资源成为一种趋势。个性化教育对于学生本身发展的作用毋庸置疑,越来越多的个性化推送方法和个性化学习支持系统被提出和研发。但是,当前大部分的个性化推送方法更多基于在线学习者的在线学习行为数据进行推送,比较注重学习者的行为数据分析和基本信息数据,未能充分考虑基于认知的知识点之间的关系,导致个性化推送结果过于依赖在线学习平台中学习者自身,以及其他学习者的在线学习行为。基于此,本研究在认知层面上提出了基于知识图谱的个性化学习资源的推送研究。本文的主要研究内容包括:(1)以初中代数为例,提出初中数学知识图谱的构建方法,为实现基于知识图谱的个性化资源推送提供基础。具体过程为:结合初中数学知识点的逻辑与结构,确定知识图谱构建的流程;确定知识图谱中的约束规则;采集结构化和半结构化数据;定义初中代数知识图谱的类、实例及属性等;进行知识图谱的专家验证。初中代数知识图谱包括了知识点、相似习题、题型、教学视频等资源,每一道习题都包含了不同的知识点,在之后的相似度计算中,识别出本题所涉及到的知识点,利用知识点返回知识图谱进行查找与匹配知识图谱中的资源。(2)实现代数习题与知识图谱的自动匹配与相似度计算。习题的个性化推送和图谱中知识点等资源的匹配都需要完成习题的相似度计算和知识点的识别。本研究以代数习题为切入点,采用语义句模的方法,以知识图谱为基础,进行初中代数习题知识点与题型的自动识别,并进一步采用余弦相似度计算实现习题的相似度计算。实验结果表明,该方法实现识别知识点的准确率达到96.77%,题型识别的准确率为73.33%,习题的相似度计算准确率为75.61%。最后本研究以初中代数题为例,提出了基于知识图谱的个性化资源推送方法,包括相似习题的推送、习题知识点的推送、题型的推送和相关教学视频的推送等,并且明确了初中代数习题资源个性化推送的策略。