本文研究的是基于数据挖掘的学习推荐系统，这一领域的研究旨在通过分析和处理大量的学习相关数据，来满足学习者在学习过程中的个性化需求，提高学习效率和质量。研究的核心内容包括多层次知识库的构建、学习者身份特征、学习行为和测试结果的分析，以及推荐算法的设计与实现。
多层次知识库通常采用XML格式，这种格式具有良好的数据结构和可扩展性，适合于复杂知识体系的管理。知识库中存储了针对不同学习领域的知识内容，为学习推荐系统提供核心的资源。通过这样的知识库，学习推荐系统可以对学习者的知识需求做出响应，并提供个性化的学习建议。
学习者的身份特征是指学习者的个人信息，例如年龄、专业背景、学习能力等，这些信息对推荐系统了解学习者具有重要意义。学习行为分析则涉及到学习者在系统中进行学习活动时产生的行为数据，如点击路径、学习时长、学习频率等。测试结果则反映了学习者对知识的掌握程度，是评估学习效果和进一步定制学习计划的重要依据。
推荐算法是学习推荐系统的核心，它决定了系统是否能准确地发现学习者的潜在需求，并提供合适的知识推送。改进的协同过滤算法和基于约束的推荐算法是本文的研究重点。协同过滤是推荐系统中常用的技术，它通过分析用户间的相似性来进行推荐。基于约束的推荐算法则在推荐过程中加入特定的约束条件，如用户偏好、资源的可用性等，以期达到更好的推荐效果。
本文的研究还特别关注学习推荐系统的设计与实现，包括系统的总体框架设计，其中可能包含了数据采集模块、处理模块、推荐模块、反馈模块等。系统的实现往往依赖于强大的后端处理能力，包括数据存储、数据分析和计算资源等，以保证推荐系统的高效运行和准确响应。
在学习推荐系统的实现中，需要特别注意隐私保护和数据安全。学习者的个人信息和学习数据都属于敏感信息，如何在提高推荐效果的同时保护学习者的隐私是研究中必须考虑的问题。此外，学习资源的格式多样，缺乏统一标准，也增加了推荐系统的处理难度，需要对各种资源进行合理的分类和标注，便于系统理解和处理。
在教育改革和发展的背景下，个性化学习成为教育发展的核心任务之一。通过个性化学习推荐系统，能够满足《国家中长期教育改革和发展规划纲要》中提出的要求，即为每个学生提供适合的教育，充分发挥学生的主动性，提高教育质量。学习推荐系统的应用，能够使学生在海量的学习资源中快速定位所需资源，挖掘隐含的学习需求，并提供个性化的知识推送和学习路径。
文中提到的“引言”部分，即《国家中长期教育改革和发展规划纲要》，提出了教育改革的核心任务和目标，这为学习推荐系统的研究指明了方向，强调了系统在教育个性化、自主学习领域的重要性和应用前景。通过构建有效的学习推荐系统，可以推动教育信息化，实现教育资源的优化配置，为学生提供高效、便捷的学习方式，促进教育公平和质量的提升。
