目前,随着网络的普及和远程教育的发展,涌现出了越来越多的网络学习平台,如精品课程网站、游戏化学习社区,这些网络学习平台存在的主要问题是内容固定,不能为学习者提供个性化学习服务。经过一段时间的使用,网络学习平台服务器中的日志文件记录了大量的访问信息数据,学习平台后台数据库也积累了大量学习者的注册信息、学习成绩等有用的数据,这些数据中蕴含了大量有用的信息,可以利用数据挖掘技术对其进行挖掘,利用挖掘出来的知识来优化网站的结构,为学习者提供个性化学习服务。数据挖掘是近年来数据库应用领域中相当热门的话题,不管是理论方面还是应用方面都取得了很多的成果,技术也趋于比较成熟,目前的研究重心从理论逐渐转向应用,数据挖掘应用于各行各业如信用卡公司、零售商、金融服务机构、银行、电话销售、航空业、制造业、电信公司、保险公司、医疗业等。但在教育领域中的应用还比较少,本论文就研究数据挖掘在教育中的应用,具体是Web使用挖掘在网络学习平台中的应用。本论文首先介绍了数据挖掘、Web数据挖掘及网络学习平台的相关概念,指出现有网络学习平台的不足并提出基于网络学习平台的个性化学习,然后对一门课程的网络学习平台进行挖掘,主要分为两大部分,第一部分是对Web访问日志的挖掘,采用的方法主要是基于统计的数据挖掘。对访问日志的挖掘主要利用analog和Web log explorer这两个工具进行统计分析的数据挖掘,发现学习者对网站的访问量、频繁访问的页面等内容,对网络学习平台的管理者改进网站的结构、改进站点缓存提供帮助；第二部分是对后台数据库的挖掘,网络学习平台一般都是动态的,后台数据库记录了学习者的注册信息、留言记录、在线考试、在线讨论等大量的使用信息,通过对这些信息的挖掘,可以发现学习者对网络学习平台的利用程度。挖掘的方法主要利用SQL Server 2005中的数据挖掘功能进行挖掘,在SQL Server 2005中按照建立商业智能(Business Intelligence)的步骤进行数据的导入、建模、挖掘、分析的。通过对后台数据库中记录的学习者使用情况的挖掘,可以帮助教师更好的了解学习者,以便进行课堂或远程指导。论文最后提出一个基于Web使用挖掘功能的智能化网络学习平台的设计,该设计把数据挖掘功能集成到网络学习平台中,能够对网络学习平台的Web日志和后台数据库进行挖掘分析,跟踪学习者的学习行为,分析学习者的学习模式和认知水平,对学习者进行分类,提供学习资源的自动推送,使得网络学习平台能够对学习者因材施教,提供个性化的服务,并根据挖掘的结果,为网络学习平台的个性化设计提出一些建议。