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针对传统推荐算法存在的矩阵稀疏和冷启动问题,通过对隐语义模型进行改进,从大量学习日志的隐性反馈信息中获取用户偏好矩阵和课程特征矩阵,同时引入卷积神经网络模型提取课程简介文本的深层特征,并将训练好的卷积神经网络模型与改进后的隐语义模型相结合,提出一种融合隐语义和卷积神经网络的混合推荐模型进行新课程推荐。通过实验验证了新模型的有效性。