学习始终是人们的一项重要需求。在当代社会,人们已不再满足于学校中传统的课堂学习,有越来越多的学习者开始转向高速互联网上的在线学习模式,越来越多的研究人员也开始关注如何为学习者提供更为“个性化”、“智能化”的服务。对于这个新兴领域的快速发展,知识图谱起到了十分重要的作用,其相关研究对于学习者、教师以及个性化导学系统研发人员都具有重要意义。本文以教学知识点及其联系构成的教育图谱为研究对象,结合复杂网络分析方法,设计并实现能够满足各类用户多粒度、多角度查询的分析系统。首先,介绍了在线学习与知识图谱方面研究与应用工作的开展现状。通过对学习平台、个性化导学、一体化环境等方面成果的总结,结合知识图谱的研究进展,特别是领域知识图谱的应用现状,阐述了本文对教育图谱研究的必要性。再通过分析复杂网络理论与知识图谱的联系,说明了将复杂网络分析方法运用于教育图谱的优势与可行性。然后,通过需求分析,明确了用户的需求目标,包括不同粒度的查询、多角度的分析以及可视化展示等。确定了系统的基本功能模块划分,包括数据管理模块、数据检索模块、网络分析模块以及图谱可视化模块,并对每部分进行了详细的功能设计与操作流程设计。其中,对于用户的重点需求,即知识点重要性分析,本文以PageRank算法为基础,分析教育图谱与传统复杂网络之间的差异,提出改进算法:结合图谱的拓扑统计信息,提出了非均匀初始化方法;结合知识点之间的前置关系,提出了节点重要性反向传递方法;结合学习者的学习行为习惯,提出了中粒度困局修正方法。实验验证本文算法在保证基本时间效率的前提下,其计算结果能够更好的反映知识点的重要程度。最后,以系统总体设计为基础,完成各部分功能的代码实现,整合为教育图谱分析系统,满足需求分析所设定的目标,并通过详尽的测试,保证系统稳定运行,为包括学习者在内的各类用户提供服务。