个性化在线判题系统不同于传统的在线判题系统,它可以针对不同学生的不同知识基础,选择不同类型的题目给学生,从而提高学生的学习效率,帮助学生更快找到适合其练习的题目。为了统计学生的知识基础和题目的类型,现有的可行方案是统计学生提交代码中的知识点与题目标程的知识点,然而在实际开发实施过程中,发现手工识别并统计代码中的知识点是一件极其复杂与繁琐的工作。具体表现为:1)速度慢,效率不够,在处理大量代码时尤为明显。2)准确性不足,容易识别错误或遗漏。3)对识别人员的要求较高。本文提出一种基于专家系统的程序代码知识点自动识别方法,将知识点在语法树中的识别规则归纳、描述出来组成一个专家知识库、建立一个专家系统的方式来自动识别、统计代码中的知识点。具体的工作如下:1)通过语法分析,对代码生成语法树。2)观察分析语法树中知识点的形态,并将知识点分为固定形态与不定形态两种类型。3)对于固定形态,采用特征树匹配的方式进行识别,提出了特征树的概念、构造流程,并阐述了基于特征树的推理识别过程。4)对于不定形态,采用计算代码与不定形态知识点标准代码的语法树之间的树距离的方式进行相似识别,并做了提高相似度准确性的研究。5)构造知识点识别规则语言来描述特征树与不定形态知识点标准代码的语法树,并使用该语言将一些简单、常用的知识点记录在专家知识库中。6)实现了该系统并做了测试与实验。经实验表明,该方法能实时、快速、准确地统计代码中的知识点,为整个个性化OJ系统做了很好的铺垫。