基于WEB挖掘的E-learning環(huán)境下的個(gè)性化教學(xué)平臺(tái)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(yùn)行的教學(xué)平臺(tái)可以同時(shí)接受多個(gè)用戶訪問，使資源利用率大大提高，而且教學(xué)不受時(shí)間、空間和地域的限制，使用戶實(shí)現(xiàn)了自主學(xué)習(xí)。但目前基于Web的E-learning平臺(tái)仍是以網(wǎng)站為中心，不能根據(jù)用戶的個(gè)性特征對教學(xué)資源進(jìn)行推薦。因此，如何設(shè)計(jì)個(gè)性化的E-learning教學(xué)平臺(tái)，逐漸成為眾多領(lǐng)域研究者關(guān)注的一個(gè)熱點(diǎn)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(shí)根據(jù)用戶對頁面的訪問次數(shù)，瀏覽速度和駐留時(shí)間來更新模型；其次提出了一個(gè)個(gè)性化的教學(xué)推薦模型，其特點(diǎn)是可以分別對訪問日志和交互數(shù)據(jù)進(jìn)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(xiàng)集，在此基礎(chǔ)上提出了一種新的基于頻繁項(xiàng)集的個(gè)性化推薦算法；最后，應(yīng)用所建立的模型