在当今网络时代，伴随着网络学习及学习社群的普及，网络学习社群得到愈加广泛的使用。目前各种学习理论也在不断的分化和整合，联通主义作为一种网络时代的学习观，在学习的外部联结上提出了一种新的视角，也明确了网络时代的两大挑战:信息超载和知识碎片化。　　本研究从网络学习社群中学习指导性缺失问题出发，从内容语义模型和基于网络结构的推荐两个角度进行社群学习指导性的可行性分析。此后，在语义web技术的支持下，针对网络学习社群中学习相关性语义不足的现状，对网络学习社群中的内容信息进行模型建构;并针对其内容语义节点建构二部图，进而提出语义支持的基于二部图的学习内容分析与推荐方法，并在此基础上建立有效的社群学习推荐机制并展开相关实证研究，以期为基于语义的网络学习社群理论与实践研究提供参考。　　本论文的主要研究工作如下:　　(1)针对学习领域性问题，通过对网络学习社群中相关研究内容的分析，总结具体存在的问题，然后探讨运用语义分析、基于网络结构的推荐方法来提高社群学习指导的可能性，这是本研究前期的主要内容。　　(2)针对网络学习社群中以学习为目标运作机理的认识欠缺，利用语义技术建构网络学习社群的内容语义模型，然后以内容语义模型的应用为突破口，尝试把语义技术应用到网络学习社群的学习内容分析中，对学习内容进行整合及完善，使得网络社群学习更有针对性，从而增强网络学习社群的学习指导性。　　(3)针对网络学习社群中结构与内容成分的变化，采用基于网络结构的推荐方法，建立有效的社群学习推荐机制。首先建立“学习者-内容信息”二部图，尝试把二部图应用到网络学习社群的学习过程分析中，然后建立基于二部图的内容语义推荐方法，并设计相应的推荐机制，从而得到具有较强的个性化学习指导功能的网络学习社群。　　(4)在理论研究的基础上，构建了网络社群学习系统，构成实际意义上的网络学习社群。测试网络学习社群中语义支持下基于二部图的学习内容推荐方法，以检验此前提出的研究理论与模型的有效性和可靠性。　　在上述理论研究的基础上，开发了一个具有基础功能的网络学习社群系统，该系统初步具备了基于二部图的内容语义分析与推荐功能，通过实验验证此前的理论分析。实验结果表明，基于二部图的内容语义分析与推荐方式能够达到有效提高学习指导性的研究目标。