【摘要】[目的/意义]在线教育环境下,用户基于MOOC平台生成了大量UGC笔记,通过UGC知识融合方式实现MOOC课程笔记的自动生成,有助于缓解大规模数据下的信息过载问题。[方法 /过程]在UGC数据抓取的基础上,针对UGC的非理性特点,采用基于聚类分析的融合方法对UGC笔记进行单条笔记融合,并依据加权策略抽取最优单条笔记,根据课程框架体系填充若干最优单条笔记,最终生成完整、准确的课程笔记。[结果/结论]结果表明,文章所构建的基于UGC知识融合的课程笔记自动生成模型对于MOOC课程笔记生成具有较好的效果,准确率、召回率以及F1值均达到了90.00%。