本文主要以改善网络教学服务为目标,重点分析了网络教育的服务性质,综合运用客户关系管理中客户生命周期的理念,将网络教育的服务对象划分为潜在学习者和学习者。针对潜在学习者,为了更好地了解其对课程的需求。着重分析了点击流数据处理的难点和面向属性归纳方法,用来预测分析网络教学潜在学习者的课程兴趣。针对学习者,分析了网络教学学习支持系统存在的不足之处,建立了基于web的S-tutor 学习支持系统模型,提出了一种学习资源模型和一种用户模型,提出了动态学习路径导航方法,分析了数据挖掘的聚类分析,为协作学习机制提供支持。最后,通过具体实例实现在应用层收集点击流数据及应用数据概化技术分析了某网络学院潜在学习者的兴趣。对K-means 算法,层次聚类算法在学习者聚类上进行了比较分析。本研究课题得到西安电子科技大学网络教育学院管理信息系统项目的支持。本论文是该研究项目的理论总结和提高。