面对海量学习资源,传统的基于关键字的学习资源检索忽略了语义索引,往往导致检索结果不够准确,无法满足学习者的检索需求。基于知识的学习资源检索可以解决这个问题,从检索的深度来看,用知识点来描述教学资源的语义便于知识的检索,有助于检索系统理解学习者输入的检索内容的知识语义:从检索的效率来看,离线建立学习资源到知识点的索引,对检索内容进行知识点提取可以快速地响应。因此本文首先实现了基于知识的学习资源检索,并对学习资源检索中基于知识的查询扩展策略和基于知识的相关反馈策略展开了研究,主要内容包括:(1)面对传统基于关键字的学习资源检索的缺陷,本文实现了基于知识的学习资源检索,构建语料库对知识和学习资源进行统一有效管理,利用自然语言处理技术和潜在语义分析(LSA)实现检索内容到知识点的映射以及学习资源到知识点的索引,对学习资源进行倒排实现基于知识的学习资源检索。(2)仅仅对检索内容进行知识点提取可能存在学习者表述不明等问题导致无法映射到知识点上,从而导致检索出的学习资源过少或不符合检索需求。本文提出一种基于知识的查询扩展策略,利用同义词扩展对检索内容进行语义层面的解释和补充,并利用知识库对同义词扩展过滤以及对同义词扩展查询进行进一步基于知识结构的扩展,挖掘查询相关的隐性知识点,将两部分扩展进行融合实现基于知识的查询扩展。(3)学习者进行学习资源检索时可能存在对检索结果不够满意,但是又无法对检索结果进行修正,导致学习者放弃使用学习资源检索。本文提出一种学习者对检索结果进行反馈的检索机制,通过学习者的相关反馈使检索出来的学习资源更加靠近学习者的检索需求,一方面利用多轮相关反馈对相关的知识点权重进行调整,使得呈现的学习资源更加符合学习者的知识需求;另一方面利用多人相关反馈对学习资源到知识点的索引进行修正,使得基于知识的学习资源检索结果更加可信。除了进行以上研究外,本文还搭建了知识资源扩展反馈检索系统,在实现基于知识的学习资源检索的基础上,将知识的查询扩展和学习者的相关反馈功能加入其中,使用系统收集相关数据,利用数据对相关研究方法进行验证。