伴随着互联网的蓬勃发展,越来越多的在线教育系统开始普及,提供了题库供学习者查漏补缺。但是很多题库资源冗余,只是简单的罗列知识点和相应的试题,并不能按照学生对于知识概念的理解状况以及答题情况来推送适宜的练习题。因此针对这些需求提出了基于知识图谱和贝叶斯知识追踪的试题推荐系统,该系统通过知识图谱来存储课程知识点并且使用贝叶斯知识追踪来评估用户对每个知识点的掌握状态,基于掌握状态和答题情况向用户推荐试题。系统使用知识图谱来关联初中数学课程的概念和知识点。通过对教科书和网络上的教学资源爬虫获得资源库,然后对资源库的文本信息抽取得到知识点实体,使用图数据库来进行管理知识图谱节点。系统对爬取的试题文本进行分词,提取特征词遍历知识图谱,计算特征词和节点属性的语义相似度,来将试题和知识图谱节点进行匹配。并且系统通过贝叶斯知识追踪技术对学生进行建模,通过设置模型的初始参数,再根据学生的答题序列,使用最大期望算法对贝叶斯追踪模型进行训练。得到贝叶斯追踪模型后,用来解码隐状态序列,评估学习者的学习情况。用户对某一个知识点掌握程度达到贝叶斯追踪模型阈值之后根据知识图谱来寻找需要练习的下一个知识点,否则重新生成该知识点的推荐试题供用户练习。根据用户对当前知识点的掌握情况去寻找掌握情况相似用户,提取其他用户的错题来练习,同时对用户的错题进行分析,使用词向量的权重计算余弦相似度,选取相似试题推送给用户。试题推荐系统经过测试稳定性良好,没有出现崩溃和异常,同时系统能够正确的评估学习者的掌握情况,根据需要推荐合适的试题。并且提供视频、资料等各种学习资源,可以满足用户的需求。