随着互联网技术的快速发展,在线教育模式正在革新着当代教育方式,使得所有学生均能普惠到相同的教育资源,真正的做到了教育资源的共享,但同时也为学生的个性化选择形成难度。因此,本文主要运用本体理论,结合个性化推荐技术,对学生的学习需求进行分析,并以此为基础,构建了一种基于本体语义的个性化知识推荐模型。该模型可依据不同学生的需求,判断其偏好,为学生提供更合适的需求知识。本文研究的内容主要包括,首先提出了本文的研究背景,对在线教育研究现状、个性化知识推荐系统与基于本体的推荐研究等国内外发展现状展开了深入研究。并运用查找归纳方法,对中学数学知识进行了整理、抽取与归集,利用本体论来构建个性化推荐系统的知识本体库,通过引入遗忘函数与学生评分加权的方法对知识推荐算法进行了改进,有效记录学生用户浏览的中学数学知识点信息,进而保证该模型系统推荐的准确性。同时对模型的算法进行了对比分析,得出时间加权协同过滤算法的预测值与实际值的偏差最小,推荐更合理,以便为其它在线教育平台的推广应用提供借鉴。通过分析和研究在线课程平台中课程数量多、课程种类丰富的特点,为了解决“学生-知识点项需求度评分”数据稀疏和学生用户平均需求度评分数量少的问题,本文结合学生的需求特征,在学生用户需求模型的推荐算法中,加入遗忘函数与“学生-知识点类别需求度评分”权重,以提高采用修正余弦相似性算法进行推荐的准确率,从而实现学生的个性化需求。其次以中学数学为例,构建了基于本体的在线课程知识推荐模型,设计了推荐模型的总体架构,为学生提供一种面向知识点的个性化推荐系统,可有效解决在线教育中知识个性化智能推荐缺乏针对性的问题,进而丰富了基于本体的在线课程知识推荐的理论。本文在研究过程中,由于目前基于本体的在线课程知识推荐系统的成熟时间较短,所以在搜集学生行为方面,还不够成熟,推荐系统的稳定需要日积月累的学生数据,因此,在日后的发展过程中,需要及时调整数据参数,让推荐算法及模型更加完善,更加准确的给学生推荐符合其需求的知识。