随着互联网技术的发展,英语词汇学习资源越来越丰富,学习者的学习方式也越来越智能化。资源的快速增长使学习者的个性化学习面临挑战,在移动学习环境下,如何挖掘学习者的个性化词汇需求,并依据资源特性和学习者特征为其推荐合适的词汇资源,对于提高学习者的词汇学习效率具有现实意义。本文以大学英语四级词汇为例,构建了多维度的学习者模型和个性化推荐策略,设计并实现了英语词汇学习推荐系统,主要工作有:（1）构建词汇资源库。本研究对词汇资源和相关试题资源进行了收集与分析,并遵循移动学习资源的设计原则和词汇学习策略,对词汇学习资源进行了合理的分类和组织,并构建了词汇资源库和试题资源库。（2）构建学习者词汇水平模型和学习者动态兴趣模型。根据学习者基本信息和词汇学习行为数据,结合加涅的学习结果分类理论、柯氏四级评估模型和词汇分类策略等理论的指导,以及分类时间感知方法和向量空间模型表示法,构建学习者词汇水平模型和学习者动态兴趣模型,更加精确的表示学习者个性化特征,提升词汇推荐的准确度。（3）构建了基于学习者词汇水平的二分K-means聚类算法和基于学习者动态兴趣模型的协同过滤推荐算法。基于前期的文献分析、资源库构建和学习者模型构建,结合二分K-means聚类和协同过滤推荐算法,并根据瀑布型混合技术的思想,将基于学习者词汇水平的二分K-means聚类与基于学习者动态兴趣的协同过滤推荐进行结合,为学习者推荐词汇资源。（4）设计并实现了英语词汇学习推荐系统,并对系统进行了有效性验证。依据系统开发原则,结合词汇资源特点和学习者个性化需求,提出了英语词汇学习推荐系统的整体设计思想,对系统总体的架构、功能和数据库进行了详细设计,并对系统进行了具体开发。最后通过问卷调查的方式,主要从系统的满意度和优缺点,学习者的学习态度和学习效果四个方面来检验系统的有效性。