Los recursos de publicación digital contienen una gran cantidad de conocimientos útiles y autorizados. Puede ser necesario reorganizar los recursos por conceptos y recomendar los conceptos relacionados para el aprendizaje en línea. En este documento se presenta un sistema de recomendación basado en la relación semántica de los conceptos calculada a partir de textos de recursos de publicación digital. En primer lugar, se extraen conceptos de enciclopedias. La información en los recursos de publicación digital se reorganiza luego por conceptos. En segundo lugar, se generan vectores de conceptos mediante el modelo skip-gram y se mide la relación semántica entre los conceptos de acuerdo con los vectores de conceptos. Como resultado, los conceptos relacionados y la información asociada pueden ser recomendados a los usuarios según la relación semántica para el aprendizaje o la lectura. No se necesitan datos históricos ni datos de preferencias de los usuarios para la recomendación en un dominio específico. La técnica puede no ser específica de un idioma. El método muestra un potencial de usabilidad para el aprendizaje en línea en un dominio específico.