基于MLP改进型深度神经网络学习资源推荐算法是一种利用多层感知机（MLP）结构并结合深度神经网络技术优化的个性化推荐方法。该算法通过分析用户的历史行为、兴趣偏好以及资源特征，构建深度神经网络模型，能够更精准地预测用户可能感兴趣的学习资源。相比传统推荐算法，改进后的MLP模型具备更强的特征提取和非线性拟合能力，能够有效缓解数据稀疏性和冷启动问题，提升推荐结果的准确性和多样性。该算法可广泛应用于在线教育、知识平台等场景，为用户提供高效、个性化的学习资源推荐服务。