随着电子商务发展和网络技术的不断进步,人们获取知识的方式正逐步改变。而随着我国进入到老龄化社会,越来越多的老年人口希望通过更加智能化和个性化的方式来获得所需知识,提高自身素质。而在“互联网+教育”的环境下,随着素质提升资源的极具膨胀,诸如“信息过载”和“信息迷航”等问题已经变成老年人口获取有效知识,以提升自身素质的主要阻碍。这也使得如何在浩如烟海的信息中如何给老年人口提供最适合其素质提升的知识成为一个急需解决的问题。本文主要使用Agent技术和语义本体技术等人工智能技术,结合个性化知识推荐知识,对老年人口的兴趣和知识需求进行分析,并在此为基础上,构建了一种以语义网为基础的智能个性化知识推荐模型。该模型可根据不同老年用户的需求,并以此为依据,为老年用户提供最合适的需求知识。而本文研究的基于Agent的个性化知识推荐模型包括的内容主要有:首先,本文主要研究了关于老年素质提升领域的个性化知识推荐系统的研究背景以及对该推荐系统和Agent建模技术的国内外发展现状的研究。其次,本文首先对该推荐系统中的老年素质提升知识进行了整理、抽取与归集,并利用本体理论描述来构建个性化推荐系统的知识本体库,并且按照“七步法”的构建原则,具体的介绍了这些素质提升知识本体的构建的流程与方式。然后,依照该基于Agent的老年素质提升知识个性化推荐系统需要实现的整体目标和功能,对该知识推荐系统的整体框架进行了设计。本文主要采用AUML语言对该老年素质提升的知识推荐系统的角色和工作流程进行构建,从宏观上完成了对该知识推荐系统的设计。最后,对该个性化知识推荐的模型进行具体设计与实现。该部分主要介绍了知识推荐Agent的设计,首先利用SPARQL语言进行搜索,继而利用老年用户需求与本体知识库中知识的相似度进行知识匹配,该知识推荐系统主要利用Jena推理机在Eclipse平台上来对知识推荐系统进行设计与实现,在对需求知识进行搜索后,知识推理Agent利用给出的知识推荐的规则来进行推荐,最后对推荐的知识结果进行评价。本文主要丰富了 Agent建模与个性化推荐模型的理论,解决了老年素质提升领域知识个性化智能推荐问题,为系统开发奠定了基础。