随着网络技术的不断发展,计算机已经走进人们的日常生活,并且影响着人们生活的方方面面。教育行业也不例外,传统的教学模式单一,不能实现因材施教,所以这也促使了个性化学习系统的产生。个性化学习系统能够根据所获取的学生兴趣爱好,为学生推荐相关的学习资源,这一定程度上提高了学习的效率和质量。本文在深入研究本体及相关技术的基础上,基于概念之间的关系和概念间的结构提出了一种基于本体的语义相似度计算方法,在构建学生兴趣模型和学习资源向量模型的过程中,充分考虑了关键词之间的语义信息,有效提高了学生兴趣模型和学习资源向量模型的准确性;在学生学习过程中,通过分析学生的学习过程中所出现的学习行为,利用人工智能中的可信度方法计算学生所出现的学习行为对学生感兴趣程度的影响,挖掘学生感兴趣的学习资源,在不打扰学生学习的情况下及时更新学生兴趣模型。以此为基础,实现了一个基于学生兴趣模型的个性化学习系统,系统通过计算学生兴趣模型与学习资源模型的相似度,把相似度较高的学习资源推荐给学生进行学习,实现了个性化教学。系统分别由以下几个模块组成,实现管理员操作的系统管理模块,实现相似度计算的相似度计算模块,实现对学习资源管理的资源管理模块,实现学生用户功能的学生学习模块,实现系统资源推荐的个性化推荐模块。本文给出了系统的需求分析、系统结构设计、数据库设计以及功能实现,在本文的最后,通过实验,我们验证了本系统在提高学习资源推荐的准确率和提高学生学习效率方面是有一定效果的。