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摘要
常规的数字化图书馆英语阅读资源个性化推荐模型多为独立式结构，推荐的效率较低，导致资源推荐精度大幅度下降，为此提出对互联网环境下数字图书馆英语阅读资源个性化推荐方法的设计与分析。根据当前的测试需求及标准，先进行用户英语阅读特征偏好挖掘，计算出推荐相似度，采用多目标的方式，提升推荐效率，并设计互联网多目标英语资源推荐模型，最终采用协调过滤的方式来实现个性化推荐处理。测试结果表明：针对选定的4个测试小组，经过3个批次的测定，最终得出的资源推荐精度均可以达到90%以上，说明在互联网背景的辅助下，此种英语推荐方法更加高效，具有实际的应用价值。
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单位北京吉利学院
