近年,随着通信技术的发展、移动设备的普及以及云计算技术的出现,互联网中的数据呈现出爆炸式的增长,信息技术正迈入大数据时代。数据挖掘技术,是大数据领域的研究热点之一,如何将数据挖掘技术有效地利用在大型开放在线课程(Massive Open Online Courses,MOOC)中是本文的主要研究内容。大型开放在线课程在中国被称作慕课,是近年来出现的新型教育模式,是面向公众的免费开放式网络课堂。随着慕课越来越受到人们的关注,围绕在线学习的研究方向也随之起步。对慕课的研究成果可以用来提高在线教育的质量,将全世界优秀的教育资源推广到世界的各个角落。本文的主要研究思路是利用数据挖掘技术分析慕课数据,旨在从学生的在线学习数据中发现学生的学习模式,为改善在线教育的质量提供科学依据。本研究利用Cousera平台的用户信息进行基于主题的数据挖掘,具体如下:1)对数据进行预处理,提取用户基本信息特征与文本信息内容,利用潜在狄利特雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)模型对课程论坛中的文本信息建模,提取主题特征;2)提取慕课用户的学习信息结合主题特征对慕课平台课程主题论坛中的主题帖进行分类;3)利用慕课用户文本信息提取用户主题特征,改进协同过滤算法并向用户推荐慕课课程论坛中的主题帖。经过分析验证,本文所采用的方法能比较准确地将慕课课程论坛中的主题帖进行分类,同时能比较有效的给用户推荐他们感兴趣的主题帖。本文所提出的方法,可以作为提高在线教育质量的一个科学依据,具有一定的指导和借鉴作用。