线上教育资源推荐方法大部分是面向单个学习者的，然而不少学习活动多以多个学习者构成群组的形式进行.针对上述情况，首先，我们对群组成员间的社交网络进行建模，将学习者信任度、相似度和专业度以及衡量成员之间关系权重的个性度作为特征信息，然后通过图卷积神经网络学习聚合邻居信息得到个人偏好.其次，借助偏好融合策略得到群组的最终偏好.最后，按照项目评分，对线上学习群组进行教育资源推荐.实验结果表明，该方法有效提高了线上学习者群组的准确性和满意度.