摘要：数字教育资源推荐是教育资源平台大数据分析和应用的核心功能,本文介绍了浙江教育资源公共服务平台资源推荐的四个算法:资源关联分析算法(FP-Growth)、用户聚类分析算法(K-Means)、资源相似性分析算法(ACS)、矩阵分解算法(ALS),同时阐述了算法模型在教育资源平台和网络学习空间中的应用及优化机制,为后续资源推荐算法进一步丰富、高效和精准提供了基础。

关键词：数字教育资源 算法 大数据 资源推荐 

单位：浙江省教育技术中心; 浙江杭州310012