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在E-learning学习领域,在线学习系统中大量的学习资源往往会让学习者难以及时获取适合自身的个性化学习资源。当前在线学习行为方面的研究主要关注根据学习者的学习行为和知识水平提供适切的学习资源,但学习者学习行为的差异性、学习资源的多样性和学习导航链接的复杂性成为自适应学习环境系统构建的限制因素。因此,有必要利用学习分析技术来分析学习者的相关数据,进而深入了解学习者的学习行为,并组织和维持在线学习系统中储存的学习资源。文章基于自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)聚类法提出了一种自