随着人工智能时代的到来,计算机算力的大幅提升,传统的网络学习方式已经不能满足人们个性化的学习需求。以学习软件市场中应用广泛的英语词汇记忆APP为例,目前存在着种种因素使得学习者的学习效率难以提升、学习热情降低、学习效果难以转换等问题时常发生。研究梳理了推荐系统和在线教育在国内外的历史与现状,通过访谈和问卷调查的形式收集共68位用户对于背词软件满意度的影响因素、寻找背词软件的功能缺陷。其次,根据学习结果、教育目标分类和学习风格等理论的指导,构建学习者能力模型和词汇记忆-学习风格模型,为智能推荐系统的用户建模提供理论支撑,提升推荐准确度。并基于需求调查和前期的文献研究,完成了软件各个功能模块的流程设计、数据库设计和界面设计。最后,研究摸索了机器学习算法在背词软件个性化智能推荐功能中的应用。将智能推荐技术结合英语词汇学习,回答了目前背词软件的痛点问题,该平台的创新性在于:1.借助自然语言处理技术解决背词软件语料陈旧的问题,加快词库的更新频率,使用户更快获取到专业相关的实用性词汇,真正学以致用。2.在缺少足够用户历史行为数据时,通过挖掘共现词和相似词为学习者进行智能推荐,解决了系统的“冷启动”问题。3.增加用户评论和点赞功能,提升学习者的社会参与感、汇集群体智能。4.借助机器学习算法提高平台生词个性化推荐的精准度,辅助用户快速扩大词汇量。研究提出的词汇学习智能推荐系统,可以为不同需求、不同兴趣特征、不同起始能力的用户群体准确推荐资源,提升今后的学习者使用软件背诵单词的效率。