随着因特网的迅猛发展,网络学习已经逐步成为了一种非常重要的学习方式。网络学习以个体的自主性学习和群体的协作性学习为主要学习形式。与传统的课堂学习方式相比较,这种学习方式有资源丰富,信息共享,学习时间空间自由等优势,但E-Learning学习方式也存在一些不足。由于网络中的资源信息非常丰富,学习者可能有信息迷航的现象,如找不到所需要的资源信息,不知道如何选择学习的逻辑顺序,做一些重复的工作等。针对这些问题,本文充分利用网络用户的学习行为产生的日志数据,通过分析整理,从日志中挖掘出来有用的信息以一定的显示方式反馈给用户,为用户的学习提供导航和帮助。论文的研究工作具体如下：(1)阐述了E-Learning用户行为分析这一课题的研究背景。通过查阅一定的文献资料,分析国内外在这方面的研究现状,发现目前的研究存在的一些问题,并提出了本课题的研究内容和意义。(2)简要介绍了对用户在数字化学习平台中产生的日志等行为数据进行分析所依据的相关理论基础知识,以及分析过程中所需要采用的相关技术。(3)重点研究并提出了E-Learning用户行为分析及应用系统的模型,通过对常见几种分析方法的介绍,采取了相应的分析策略,并且建立了该系统的模型图,且对整体的结构做了简单的说明。(4)根据上述的模型分析研究,对用户行为分析系统进行了需求分析和总体设计,并且对该系统的四个主要功能模块进行了详细的功能介绍,在此基础上为各个模块设计了数据表。(5)详细说明了该系统各个主要模块的具体实现方法,并且给出了后台的实现框架图以及各部分工具模块的用途说明。最后将实现的功能模块集成部署到平台上进行了应用测试,各个模块都能够正常运行,该系统达到了预期的目标。论文的特色之处主要体现在以下几个方面：(1)使用TOP分析法、统计分析法对学习平台中的主要学习内容——资源进行定期的统计分析,并显示高频访问资源。管理员可以及时了解平台中资源的使用情况,便于及时对系统中的资源进行配置。(2)该系统基于用户的日志数据,采用关联分析法进行分析,为用户及时推荐相关的资源,提高用户学习效率。这些推荐的资源是其他用户访问过的资源中热度排名靠前的。(3)该系统基于日志分析,对用户在一定时间内的学习访问行为进行监管。管理员可以通过该系统监管各个用户的学习行为,随时查看每个用户在该平台上的访问学习情况。