MOOC平台上，一个课程可能存在多个版本的视频，为向学生推荐一个满足学习兴趣的MOOC视频就需要分析学生兴趣与视频内容的关系，为此，提出一种基于元路径注意力机制的视频推荐方法Mrec。一方面，利用异构信息网（HIN）描述学习者和MOOC资源之间的关系，进而使用元路径表达学生和视频之间的交互关系；另一方面，利用注意力机制捕捉学生、视频、元路径的特征对学习兴趣的影响情况。具体来说，Mrec方法包括两层注意力机制：第一层是节点注意力层，通过邻居的特征加权联合节点自身的特征，利用多头注意力得到实体在不同元路径下的特征表示；第二层是路径注意力层，通过融合在不同元路径的指导下学习到的实体的特征表示来捕捉实体在不同兴趣下的特征表示，并将学习到的用户与视频实体输入到多层感知机（MLP）中得到预测分数来进行top-K推荐。在MOOCCube和MOOCdata数据集上进行实验的结果表明，Mrec的点击率、归一化折损累积收益（NDCG）、平均倒数排名（MRR）与受试者工作特征曲线下面积（AUC）均优于对比方法。
