【摘 要】
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随着Internet的深入发展和不断的普及,Web已经成为人们获取信息,进行学习的最重要的手段之一。但是目前Web系统为所有用户提供相同的服务,其典型的服务方式是通过建立一个Web
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随着Internet的深入发展和不断的普及,Web已经成为人们获取信息,进行学习的最重要的手段之一。但是目前Web系统为所有用户提供相同的服务,其典型的服务方式是通过建立一个Web站点来向所有用户发布相同的信息,Web站点是被动的,然而Web用户的需求却千差万别,用户希望Web系统能够根据他们特性的不同提供个性化的服务,并且WWW上信息的不断增加也使得信息服务的个性化成为必要。一个学校的学生千差万别,普通的学习系统已经不能适应他们的学习,不能体现他们的个性化,因此,根据他们的不同特性开发个性化的学习系统已变得相当重要。本文首先介绍论文研究的目的及意义、研究现状、主要的内容及论文的组织结构;其次介绍本论文中所需要的相关知识,特别是数据挖掘的方法和Web挖掘的分类等相关知识;然后针对本单位的学生,进行数据源的收集,并对于这些学生的数据进行预处理,给出了相应的算法;利用建造网站的形式来设计个性化的学习系统,对经典的Apriori算法进行改进,用于发现个性化学习系统中上网学生的频繁访问路径,基于关联规则的个性化页面推荐,利用模糊聚类方法对个性相似的学生进行模糊聚类;利用页面的形式给出应用实例;最后对所做的工作进行总结。
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