论文导读:：本文提出通过心理学量表对学习风格进行测试。提出了许多个性化推荐系统。通过AprioriAll算法求解频繁访问序列2。论文关键词：学习风格，Web挖掘，个性化推荐，AprioriAll算法一、引言基于Internet技术的教育网络化趋势不仅为学生提供了便利的学习方式和广泛的选择，也为学校提供了更加深入地了解学生需求信息和学生行为特征的可能性。但随着Web上信息量的爆炸式增长，网上的资源得到极大丰富的同时也充斥着大量的垃圾信息，当学生们面对这些庞大芜杂的信息海洋时变得无所适从，因而迫切需要能从这些纷繁芜杂的信息海洋中主动过滤并推荐给学生他们所需信息的个性化辅助教学推荐工具，本文就是针对这个问题而提出的。目前人们利用数据挖掘技术，提出了许多个性化推荐系统。本文提出通过心理学量表对学习风格进行测试，并针对实际收集到数据的稀疏特点，采用项目评分预测的协同过滤算法1（Item-Based Top-N推荐算法），尽可能准确地测试出学生的学习风格。然后结合Web日志挖掘技术，收集不同风格学生浏览网页的特点，通过AprioriAll算法求解频繁访问序列2，得到
