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针对现有个性化学习资源推荐方法存在推荐模型单一、速度较慢和匹配度不高等问题，文中提出基于阶段衍变双向自均衡的个性化学习资源推荐方法．首先构建基于阶段衍变双向自均衡的学习资源推荐模型，完善资源推荐特征参数化表示与适应度函数构建．然后采用基于进化状态判定的模糊自适应二进制粒子群优化算法求解模型．实验表明，相比采用经典算法的推荐方法，文中方法推荐的学习资源序列匹配度更高，推荐速度更快．