1.一种基于智能推荐的个性化学习路径规划方法，其特征在于，包括： 获取学习者在目标考试时间点前的剩余学习时日和每日可用学习时段； 获取目标考试覆盖的知识点集合，以及学习者对所述知识点集合中各知识点的当前状态数据，所述当前状态数据包括各知识点的掌握概率、学习频率和最近一次学习时间； 通过预设的神经网络模型，根据所述当前状态数据与所述剩余学习时日，预测学习者在所述目标考试时间点前可有效掌握的有效知识点数量； 根据预设知识点-权重映射表对所述知识点集合中的各知识点进行重要性排序，并从中按重要性从高到低依次选取与所述有效知识点数量相对应的知识点作为关键知识点； 基于艾宾浩斯遗忘函数及所述当前状态数据，生成各关键知识点的个体化遗忘函数； 根据各所述个体化遗忘函数计算对应关键知识点的最小复习间隔； 根据预设的知识点-学习时长映射表，确定各关键知识点对应的单次学习时长； 在所述剩余学习时日范围内，以目标考试时间点为基准，根据所述最小复习间隔、每日可用学习时段和单次学习时长对所述关键知识点进行逆向调度排序，得到个性化学习路径。