简介： 本发明公开了一种基于典型度和难度的题目推荐方法，方法包括：计算每个目标用户在每一类型题目上的做题情况，包括：题目的数量、难度以及目标用户在此类型题目上的通过率；根据目标用户特征向量，计算任意目标用户特征向量之间的相似性，并对每个目标用户，选择若干相似度最高的用户作为最近邻；依据最近邻用户的做题情况，预测目标用户对未做题目的评分；对目标用户，选择若干评分最高的目标题目作为目标用户的推荐结果。装置包括：计算模块、第一选择模块、评分模块和第二选择模块，本发明实现利用题目具有“难度”的特点来改进传统推荐方法，获得了较好的效果。本发明将来可以应用到学习网站中，帮助用户选择学习内容，制定个性化学习方案。