近些年,信息技术不断推陈出新,给我们的社会、经济以及生活带来了前所未有的变化。在信息化浪潮的推动下,网络数据呈现爆发式的增长,信息过载的问题逐渐凸显出来,此时,最大限度地提高这些资源的利用率显得尤为重要。为了解决上述问题,越来越多的研究开始关注利用个性化推荐技术向用户提供他们真正想要的信息,避免用户浪费过多的时间在不必要的信息搜寻工作上。本文在个性化推荐技术的基础上,引入知识图谱作进一步的研究,并以脑卒中康复领域为切入点,构建脑卒中康复信息个性化服务平台,帮助用户从海量的网络资源中快速、方便、准确地获取有价值的信息来指导脑卒中患者的康复,为他们提供全面有力的数据支撑。在本文中,我们设计的脑卒中康复信息个性化服务平台,使用公开的并且经过学者论证总结的脑卒中康复资源作为数据来源,利用知识图谱来挖掘数据中隐藏的关联信息,并结合用户的行为记录进行信息的个性化推荐。本文所作的工作如下:第一,获取公开的网络资源。在知网、万方数据、维普上,以脑卒中为关键词检索2000年至2019年这20年间相关的文献,并应用爬虫算法进行获取,包括标题、作者、参考文献等数据,经预处理后得到共计147412篇文献。第二,构建脑卒中康复资源图谱。对上述获取的原始数据进行清洗整合,并定义知识图谱中的数据模式,完成实体关系的提取。此外,以文献关键词为切入点,融合已公开的知识图谱,使图谱更加完备。构建好的图谱包含833856个实体、65种关系、2731651个三元组。第三,基于脑卒中康复资源图谱的个性化推荐算法设计。本文以《中国脑卒中康复治疗指南》为标准制作数据集,并使用Trans E模型对脑卒中康复资源图谱中的实体和关系进行向量化,与分类算法结合,完成对用户的个性化信息推荐。本文通过实验发现,引入图谱信息后,推荐算法的性能进一步提升。第四,建立脑卒中康复信息个性化服务平台。该平台是本文构建的脑卒中康复资源图谱以及个性化推荐算法的实际应用。前端采用Vue框架进行开发,支持数据的可视化展示,此外,该平台还设计了脑卒中康复资源推荐、图谱展示与管理、用户互动共享等模块。