Abstrakt. I denna uppsats beskriver vi ett personligt recommender system som använder web mining tekniker för att rekommendera en student som (nästa) länkar för att besöka inom ett anpassningsbart pedagogiskt hypermedia system. Vi presenterar ett specifikt gruvverktyg och en rekommenderad motor som vi har integrerat i AHA! system för att hjälpa läraren att genomföra hela webbbrytningsprocessen. Vi rapporterar om flera experiment med verkliga data för att visa lämpligheten av att använda både kluster och sekventiella mönster gruvalgoritmer tillsammans för att upptäcka personliga rekommendationslänkar.
I REF diskuterade de ett personalize recommender system som använder web mining tekniker för att rekommendera en student som länkar för att besöka nästa inom en anpassningsbar pedagogisk hypermedia system.
Personalized Links Recommendation Based on Data Mining in Adaptive Educational Hypermedia Systems
{'venue': 'HICSS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}