随着网络信息化的快速发展,越来越多的用户视社交网络为一种重要的沟通方式,在网络活动中发挥着越来越重要的作用。然而随着用户需求的不断深入,现有社交网络已经不能满足具有高等教育水平的用户在普通交友娱乐之外的学术研究等场景下的沟通和交流需求,因此,如何打造一个让这部分用户方便地进行学术交流和科研讨论等活动的社交网络成为了当务之急。本论文“知识学习社交网络的研究与实现”课题正是解决此问题而来,它主要由知识资源服务,课程资源服务和社区交流服务三大部分组成。知识社交网络最重要的一个问题就是如何把用户感兴趣的资源推送给用户,第二个问题就是如何让用户找到自己感兴趣的人去交流。对这两个问题本论文使用基于标签的协同过滤推荐算法,对用户和资源使用标签进行标识,通过标签来计算用户的相似度从而发现兴趣相似的伙伴和感兴趣的资源。并且配合“热门资源推荐”的辅助手段,还能在一定程度上克服了推荐算法当中用户冷启动的问题。基于此本论文构建了该三大板块共六个模块,能够在一定程度上满足用户对于学术研究等场景下的沟通和交流等社交需求。同时本论文的课题也源于北京邮电大学图书馆项目“基于图书馆业务数据分析服务的学生个性化知识服务平台”,有明确的项目支撑和项目需求。论文首先阐述了“知识学习社交网络的研究与实现”课题的研究背景与研究意义,分析了社交网络的国内外研究现状,对现有传统类型的社交网络进行了总结与讨论。在此基础之上,对构建知识学习社交网络的知识资源分词、资源标签提取、个性化推荐算法以及为了便于实现如何进行设计上的简化等相关技术进行了研究与探索,通过对攻读硕士期间对社交网络构建方面的一些尝试和探索,设计并实现了一种以知识资源为中心点、以青年精英阶层用户(高校校园用户为主)对知识资源的偏好为凝聚点的具有个性化推荐特性的知识学习社交网络。现在系统已经上线,北邮的学生已经在使用,实际效果已经能满足需求。本论文提出的知识学习社交网络在满足用户通用的社交需求的同时,为其提供了知识资源共享、多样化资源推荐及社区交流平台等方便其进行学术研究和科学探索的众多个性化服务,从一定程度上满足了高等教育水平人士扩展其学术圈子、提高其学术研究水平的迫切需求。