现阶段我国“教育+平台”的信息化服务模式正处于快速发展时期。在此过程中,学习者的网络资源日益丰富,教学环境逐渐完善,但同时海量的在线资源给学习者带来了“知识迷途”和“信息过载”等问题。有鉴于此,本文研究了一种在利用知识图谱对初中数学知识进行结构化表达的基础上,结合学习者个体特征给予其自适应调节的学习路径推荐方法,有利于激发学习者的学习兴趣,提高学习效率。具体的研究内容如下:首先,依据学习者个性化特征描述,本文从学习者需求和学习路径推荐方法的角度分析,通过基本信息、认知水平、学习风格和学习能力四个特征建立学习者模型。同时使用DINA模型、显性和隐性相结合的Felder-Silverman量表和本文建立的综合学习能力量化模型获取学习者的各特征值。其次,本文通过对初中数学知识结构的分析和领域专家的建议设计了三层知识图谱结构,为了确保图谱的准确性和可靠性,采用半自动化和人工相结合的方式构建了 517个节点的初中数学知识图谱。同时,为了更好地对知识的重要度和知识之间的依赖强弱度进行描述,本文对知识图谱的第三层级进行体系扩展,在其基础上添加了改进的节点中心度和节点概率分布,使扩展的知识图谱更加细粒度的表征知识之间的关系。最后,本文将学习者模型与已扩展的知识图谱相结合,采用改进的联合树推理和节点中心度两种方式对学习者推荐学习路径。实验结果表明,本文推荐的学习路径可解释性强,满足学习者的个性化需求。在此基础上围绕自适应学习路径推荐模型设计并实现自适应学习系统,按照前测、学习、练习、后测、辅助五位为一体的设计理念将系统分为七个模块,通过这七个模块验证了本文推荐模型的合理性和有效性。