本发明公开了一种基于大规模知识点标注结果的英语习题推荐方法，推荐方法如下：步骤1、为每个习题进行细粒度知识点标注；步骤2、收集清洗用户以及习题历史结果；步骤3、计算知识点的难度与普遍程度；步骤4、构建知识点描述的习题知识点模型；步骤5、计算用户知识点掌握情况的用户画像；步骤6、计算用户知识点能力的用户画像；步骤7、计算用户知识点能力追踪模型；步骤8、基于用户模型与题目计算匹配度获取推荐粗排结果；步骤9、基于用户与习题历史结果训练正确率预估模型；步骤10、针对粗排结果基于正确率预估模型进行正确率预估，并完成精排；步骤11、通过流式数据收集获取在线用户做题结果的反馈，并即时更新用户知识点掌握的模型。