随着互联网科技与在线教育技术的发展,网络在线试题规模迅速增长。目前,很多题库网站呈现试题量大但筛选结构单一的特点,导致试题迷航和学习针对性差等问题。现有大多数试题推荐方法仅利用已考察知识点对学生进行试题推荐,忽略了有相关关系但未考察的知识点,无法发现学生的知识漏洞和薄弱知识点,从而影响试题推荐的准确性。因此,本文基于课程知识图谱,根据学生学习过程中的知识点掌握程度,设计了一种个性化试题推荐方法。具体研究工作如下:首先,将初中数学课程作为研究对象,根据其体系结构层次清晰的特点,采用自顶向下的方式,结合人工与自动化两种手段共同构建知识图谱。以初中数学人教版电子教材为内容,人工抽取实体关系,生成较高质量的知识图谱库。为了扩充和迭代现有知识图谱,利用爬虫技术获取百度百科数据,对其进行预处理、实体抽取和关系抽取过程,将校验后的三元组融合到现有知识图谱。其次,在课程知识图谱的基础上,设计基于学生认知水平和知识点间亲密度的个性化试题推荐方法。一方面使用基于动态先验分布的DINA优化模型对学生初始认知进行建模,再结合学习过程中知识转移概率获得学生当前认知水平。另一方面利用学习目标与知识图谱为学生个体生成个性化知识子图,通过TransR模型对个性化知识子图进行向量表征,将得到的知识点向量结合直接关系与间接关系计算知识点间亲密度。再根据获得的认知水平和知识点间亲密度制定推荐规则向学生推荐合适的试题。实验结果表明,该方法增强了试题推荐的准确性和针对性,弥补了学生的知识漏洞,提高了学生的学习效率。最后,以课程知识图谱作为知识基础,试题推荐方法作为逻辑层主线,设计并实现了基于初中数学课程的个性化试题推荐系统。该系统验证了所设计方法的实用性,使试题推荐有迹可循,提升了用户满意度。