本书对教育资源推荐中的关键问题进行了研究。首先，对教育资源推荐研究现状进行了前沿概括，重点阐述了教育资源推荐所面临的主要挑战；其次，研究了学习者个性挖掘，并构建了学习者模型以及教育资源模型；然后，设计了基于学习者个性的学习资源推荐；最后，设计了基于学习者个性的习题推荐。全书共分6章，各章的内容组织如下。第1章：绪论。该章主要介绍了本书的研究背景与研究意义，并对相关概念进行了界定。第2章：相关理论。该章首先介绍了教育资源推荐领域中的相关基本理论，主要包括个性化学习理论、教育公平理论、多元智能理论以及建构主义学习理论等。其次，介绍了教育资源推荐涉及到的关键技术，主要包括认知诊断模型、概率矩阵分解技术、贝叶斯网络等。第3章：学习者个性挖掘。这一章首先分析了学习者个性，并建立了动态自适应学习者个性模型；然后，利用规则空间模型获取学习者的知识水平；其次，提出了基于贝叶斯网络的个性化学习路径获取；最后，构建了基于模糊逻辑的教育资源模型。第4章：基于学习者个性的学习资源推荐。该章首先分析了现有的学习资源推荐方法存在的主要问题，提出了一种基于学习者个性的学习资源推荐方法。该方法首先根据学习者的学习目标和认知能力生成个性化的学习路径，再利用认知诊断模型获取学习者已有的知识水平，并利用模糊认知诊断方法对知识水平进行更新，基于知识水平再提取候选学习资源，最后，结合学习者的学习风格进一步对候选资源进行筛选，生成学习资源推荐列表。在公开数据集上进行了实验对比分析，同时也进行了应用效果验证分析。