网络和信息技术的迅猛发展,改变着人们的学习方式和沟通方式,越来越多的学习者开始加入到网络学习的队伍中来。E-learning平台是实施网络学习的重要途径,它为学习者提供了丰富的学习资源和便捷的学习服务。但目前绝大多数E-learning学习平台仍以教学资料为主体,以至于学习者面临E-learning学习平台中教育资源库的海量数据常显得无所适从,学习者丧失学习的主动性,同时也使不同学习进度、不同学习方式和不同学习兴趣的学习者的个性化需求无法得到充分满足。针对目前网络学习中存在的上述问题,本文提出在原有E-learning平台基础上,构建一种以学习者为中心的学习行为分析模型,用来分析学习者的学习需要、学习兴趣和学习行为习惯。基于此模型,为学习者提供个性化的教育资源,做到因材施教。在构建学习行为分析模型的过程中,本文作了如下研究：1)以行为科学理论为基础,依据“以人为本”的原则,通过问卷调查,详细分析了学习者的学习特征以及学习者对学习资源、学习工具、学习过程的需求,明确了学习者对E-learning平台的使用需求；2)利用Web使用挖掘技术,对学习者的网络行为信息进行采集和整理；3)改进传统关联规则算法中频繁序列集的组织形式,在疑似序列集和可信序列集之间增加一个推测序列集,用来提高关联规则发现的速度；4)重构学习资源存储形式,引入面向对象方法,将学习资源按照不同封装粒度,构建成原子型学习对象和复合型学习对象,以提高学习资源的利用率。本文描述的模型及实现的系统提供的功能可以合理组织学习资源,基本满足学习者的网络学习需求,并且能够跟踪学习者学习行为,发现学习者的学习习惯,分析汇总学习者学习行为规则,据此向学习者推荐合理学习资源和学习路径,使其进行智能化、个性化的学习。