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针对目前数字化学习（E-1eaming）领域中普遍存在的海量学习资源与用户个性化需求之间的矛盾，使用多种协同过滤推荐算法，设计了一种个性化E-learning学习资料推荐模型，该推荐模型能从多种角度向学生推荐学习资料，并根据他们特性的不同提供个性化服务，提高了E-leafing资源个性化推荐的精度和效率。