简介：摘要：网络时代，在线学习资源日益丰富。面对大量的信息，如何准确地向学习者推荐他们感兴趣的内容，以避免陷入数字泥潭是个性化推荐领域需要研究的问题。本文分析了二图信息扩散推荐算法，并结合网络资源的标签属性，探讨了基于标签的三图学习资源个性化推荐算法的改进。该算法在保留有效性和简洁性的前提下，利用标签属性扩大了推荐资源的广度，对缓解网络稀缺引起的推荐信息不完整具有一定的参考意义。
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