论文部分内容阅读
在讨论Web使用挖掘在网络学习中的应用过程中，提出一种改进的基于向量的聚类算法．在算法中，首先以学习站点的URL为行、以USerID为列建立页面用户关联矩阵，元素值为学习者的访问次数，然后使用欧氏距离进行度量向量之间的相似性，对列向量进行相似性分析得到相似学习者群体，对行向量进行相似性度量获得相关Web页面．分析表明。Web使用挖掘在网络学习中的应用是可行、有效的．