远程教育，作为一种基于互联网技术发展起来的教育模式，为无法参与传统课堂教育的学生提供了便利的学习途径。然而，远程教育的固有特点，比如学生与教师以及学生与学生之间的空间分离，也带来了学生学习孤独、交流缺乏等问题。学生在这种环境下容易感到厌学，进而影响学习效率和成绩，严重时可能导致学生失去继续学习的信心和兴趣。
社交网络的兴起为解决远程教育中的这些问题提供了新的思路。社交网络服务（SNS）能够将人们通过网络连接起来，形成具有特定特点的群体。这些群体在现实社会关系的基础上，通过模拟或重建现实世界中的人际关系网络，帮助人们发现和扩展自己的社交圈。Facebook、开心网、人人网（校内网）等都是社交网络的实例。SNS不仅可以帮助人们协同工作、学习和娱乐，还能通过数据挖掘技术，对学生进行更细致的分析，进而为他们推荐合适的社交伙伴。
在远程教育领域，社交网络的应用设计可围绕创建教育社交网络平台进行。教育社交网络平台（ESNS）能为学生提供一个以学习为目的的社交活动平台，让远程学习的学生在自主学习的基础上能够结识学习伙伴，进行相互交流和共同学习。这样不仅能够提高远程学习的效率，还能增加学生对学校的归属感，增强他们对同学的认同感。
王显贺和于翠波在他们的研究中提出了使用期望最大化（EM）算法对远程教育学生进行聚类的方法。通过这种方式，可以根据学生的学习能力信息将他们分为不同的类别，进而推荐适合的学习伙伴。这种分类方法有利于发现学生学习能力的分布特点，从而设计出针对不同类别学生教学方法和课程，进一步促进远程教育的发展。
为了实施上述设计，必须依赖于有效的数据挖掘技术。数据挖掘技术能够从大量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。在远程教育环境中，数据挖掘可以分析学生的学习行为、能力水平和社交偏好，从而实现个性化推荐。EM算法是一种常用的聚类算法，它在含有不完全数据或缺失数据的场合下仍然能够有效工作，特别适合处理聚类分析中的概率模型。
论文中提到的中国科技论文在线是发表科技论文的一个平台，它收录了各类学术文章，包括关于远程教育和社会网络应用的研究。王显贺的研究正是通过这样的平台与同行分享成果，推动学术交流。
研究还提到了个人档案和好友关系这些在SNS中常见的元素。个人档案可以包含学生的基本信息、学习历程和社交偏好等，而好友关系则能揭示学生社交网络中的联系。通过分析这些信息，可以进一步优化学习伙伴的推荐系统。
整体而言，社交网络在远程教育中的应用研究与设计是一个复杂而有价值的方向。它不仅可以改善远程学习者的社交体验，还能通过数据驱动的方式提升教育质量和学习效率。随着技术的不断进步和社交网络的持续发展，未来的远程教育平台有望更加智能化，更加注重学生个性化的学习需求。
