随着开放教育平台的出现,人们获取教育资源的方式和途径日益改变,在线教育变成现代教育的重要形式。越来越多的资源出现在网络上,带来了信息过载的问题,而且给用户检索资源带来麻烦。向用户推荐合适的教育资源、提供个性化的服务成为在线教育发展的方向。构建教育资源数据挖掘系统对于个人学习有着非常重要的作用,用户不用花费大量的时间精力在寻找资源上,使学习更高效和便捷。基于以上背景,论文在研究网络用户行为特征和数据挖掘相关技术的基础上,设计并实现面向教育资源的数据挖掘系统,用于向用户提供个性化的教育资源。系统功能设计上包括资源管理、用户管理、系统新闻管理和基于用户行为特征的数据挖掘四个功能模块。资源管理功能模块主要是对系统中大规模的教育资源进行存储、检索、浏览、下载等处理。用户管理功能模块主要是对用户角色、权限和信息进行管理。系统新闻管理功能模块主要是对具有丰富教育资源的组织机构进行展示。数据挖掘功能模块在分析用户行为特征,建立用户偏好模型的基础上向用户提供个性化服务。其中数据挖掘功能是论文研究的核心。论文核心的功能模块中,提出了论文使用的四个关键技术,并对这些技术进行逐一阐述和分析。这些技术分别是基于主题提取灰色预测数据挖掘技术、基于Web日志的数据挖掘技术、基于关联规则的数据挖掘技术和基于项目特征协同过滤数据挖掘技术。论文采用流行的Web开发框架SSH,即Struts2、Spring和Hibernate,清晰明了地展示数据挖掘的结果。论文研究的最后,对开发的教育资源数据挖掘系统设计了若干测试用例,执行用例对系统的功能进行测试,各项结果均达到需求分析时所设计的目标。