【摘要】从学习者角度出发,立足于学习者个体的静态数据和学习中产生的动态学习行为数据,采用动态数据为主、静态数据为辅的获取方式确立学习者特征模型。参照Hadoop中的数据处理技术,从数据收集层、数据存储层、数据分析层和呈现层构建学习者个性化学习资源推送框架。最后,结合个性化资源推送框架,对个性化资源推送服务的实现途径进行分析,提出基于资源最邻近、基于相似用户矩阵库、基于特征匹配、基于学习者反馈和基于内容等混合推荐方法实现个性化学习资源的推送,以期对个性化学习资源推送的研究提供指导。