基于WEB挖掘的E-learning環(huán)境下的個性化教學(xué)平臺研究.pdf

1、E-learning的發(fā)展和應(yīng)用為用戶學(xué)習(xí)提供了前所未有的豐富資源和靈活性，在服務(wù)器上運行的教學(xué)平臺可以同時接受多個用戶訪問，使資源利用率大大提高，而且教學(xué)不受時間、空間和地域的限制，使用戶實現(xiàn)了自主學(xué)習(xí)。但目前基于Web的E-learning平臺仍是以網(wǎng)站為中心，不能根據(jù)用戶的個性特征對教學(xué)資源進行推薦。因此，如何設(shè)計個性化的E-learning教學(xué)平臺，逐漸成為眾多領(lǐng)域研究者關(guān)注的一個熱點問題。
　　 本文以Web挖掘技術(shù)為

2、基礎(chǔ)，通過分析E-learning環(huán)境下用戶的瀏覽行為和瀏覽內(nèi)容，提出了一種新的基于向量空間模型的混合模型，并用2層樹狀結(jié)構(gòu)模型來表示用戶興趣，同時根據(jù)用戶對頁面的訪問次數(shù)，瀏覽速度和駐留時間來更新模型；其次提出了一個個性化的教學(xué)推薦模型，其特點是可以分別對訪問日志和交互數(shù)據(jù)進行挖掘，接著分析了從Web日志數(shù)據(jù)中提取訪問事務(wù)集的過程，并利用關(guān)聯(lián)規(guī)則生成頻繁項集，在此基礎(chǔ)上提出了一種新的基于頻繁項集的個性化推薦算法；最后，應(yīng)用所建立的模型