社区教育是以提高全体社会成员的整体素质为服务宗旨,是建设学习型社会的必要途径。现有的社区教育平台在实际应用中日益突出的问题就是如何提供个性化的学习服务,因为社区教育的对象具有不同年龄、不同职业、不同教育背景等特点,因而其学习兴趣和学习服务需求大相径庭。个性化学习,则是通过收集、整理、行为分析和用户归类等处理,向学习者提供有针对性的学习资源,从而满足其便捷有效的学习需求。这既是一个技术发展趋势,也是针对社区教育的服务需求,有其实现的必要性和迫切性。本文首先分析了现有社区教育服务平台的应用现状,提出了在现有平台基础上扩展个性化学习服务的解决方案。然后结合构建个性化学习系统的技术需要,对相关的理论及技术进行了探讨。紧接着,本文分三个阶段,论述个性化学习系统的设计与实现。一是进行个性化学习系统的总体设计,包括数据模型、功能结构、服务流程和关键技术;二是根据日志处理的先后顺序对个性化学习系统中的主要模块进行详细设计,包括Web日志的预处理模块、基于序列模式的访问行为分析模块、基本模糊聚类的用户兴趣归类模块及个性化页面推荐模块;三是进行个性化学习系统效果的测试,通过采用个性化学习服务前后的效果对比,本系统能够向用户推荐结合其兴趣类型的资源信息,资源推荐的范围能够符合用户的个性化学习需求。最后本文对实践中存在的问题进行了总结,并对系统优化等问题进行了展望。总之,本文的基本思路是通过对原有系统的局部改造或扩展,恰当地运用数据挖掘技术,以实现个性化学习服务,这种方式能和原有系统实现无缝衔接,减少开发的时间和财力投入,具有较好的技术可行性和经济可行性,以及一定的实用性。