基于关联规则挖掘的e-Learning系统中个性化学习推荐

随着信息时代与学习型社会的来临,基于因特网技术面向个性化学习的e_Learning的研究受到了普遍重视。本文基于Web挖掘中关联规则的经典Apriori算法,通过对学生高频访问路径和最大向前访问路径两个方面的挖掘,调整系统结构,从而实现向学生进行个性化学习内容的推荐。

Web日志挖掘中事务识别的研究

事务识别在Web日志挖掘步骤中至关重要,如果没有高效的识别算法,挖掘的效率将大打折扣。本文详细研究了事务识别的两种模型,介绍并改进了基于最大向前引用模型的识别方法MFP算法,同时对这两种方法进行了比较,结果表时,改进后的MFP算法具有更高的挖掘效率。