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摘 要 ：针对学生网络学习环境设计了一种新颖的个性化教学推荐系统.该系统通过测试学生的学习风格和挖掘Web浏览日志,构造了不同学生学习风格和Web使用习惯的模型.首先利用Item-Based Top-N推荐算法对数据稀疏的学习风格测量数据进行处理,实现对学生学习风格的诊断；然后,采用AprioriAⅡ算法挖掘Web浏览日志中序列频繁集,分析出学生Web使用的常见习惯和兴趣；最后,依据不同的学习风格和Web使用习惯实现学习内容的个性化推荐.模拟实验表明,该推荐系统的设计是可行并有效的,能够很好地符合用户的真实需求.
关 键 词 ：学习风格；Web挖掘；个性化推荐；AprioriAⅡ算法
中图分类号：TP31 文献标识码：A 文章编号：1006－8228(2011)07－04－02
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