随着网络技术的发展与普及，网络已经成为用户获取信息来源的主要方式也是最便捷的方式之一，网络信息的快速传播为个人和社会的发展提供了一条更便捷的途径，也为不断发展的新型教育模式指明了新的方向,从而揭开了网络教育时代的序幕。虽然网络学习系统在一定程度上打破了传统教学模式时间和空间的限制，但是传统的网络学习系统教学内容固定，教学模式单一，没有很好地帮助学生实现自主地学习，因此，个性化学习系统应运而生。它不仅能根据学生提出的明确要求提供学习资源，而且能满足学生的个性化学习的需求，真正做到因材施教。本文深入分析了个性化学习的相关理论和技术，基于本体构建了一个个性化学习系统。本系统可以分为五个主要模块，即基于本体的语义相似度管理模块、资源管理模块、学生学习管理模块、个性化推荐模块和系统管理模块。基于本体的语义相似度管理模块主要是通过建立课程本体，并以此为基础分析概念属性、概念实例、概念结构和概念名称之间的关系，挖掘概念之间的语义相似度，为准确构建学习资源的文本向量模型以及构建和更新用户兴趣模型奠定基础。资源管理模块主要是实现学习资源的管理与维护以及文本模型的构建、更新等功能，对教师用户上传的每一篇学习文本，该模块自动进行预处理，并基于概念语义相似度关系构建文本向量模型，以供个性化推荐模块使用。学生学习管理模块包括学生兴趣模型的构建、更新以及学生学习方式选择等功能。由于用户兴趣模型的准确性与时效性直接决定着系统性能的好坏，因此本文的用户建模方法也充分利用了基于本体挖掘出的概念语义相似度信息，对用户兴趣模型的相关概念在语义层面进行了扩展，从而更准确地描述了学生兴趣模型，提高了文本推荐的准确性。个性化推荐模块将学生的兴趣模型与学习资源的文本向量模型进行相似度比对，并将相似度较高的学习资源推荐给用户。最后，本文将采用传统的文本向量建模方法和用户兴趣建模方法与基于本体的文本向量建模方法和用户兴趣建模方法所产生的推荐效果进行了实验对比，证明了本文提出的建模方法在一定程度上提高了文本推荐的准确性。