当今社会,线上授课方式逐渐成为新兴的一种授课手段。在中学学习阶段,学生的自觉性较差,独立学习的能力不强,对于初中数学学科而言,学生的学科知识认知水平和认知结构的形成也正处于关键期。学生在学习时往往会借助互联网资源进行辅助学习。然而在大数据时代下,互联网的教学资源具有大量的资源重复、知识关联性较差和知识表示方法不统一的特点。构建初中数学学科知识图谱,使用Neo4j图数据库进行知识存储,并利用前端Echarts框架将初中数学知识点与知识点之间不同的关系进行图形化展示。这样不仅可以提高学生的学习效率,还能使学生快速掌握学科知识层次结构和知识点间的关系。本文首先根据初中数学学科知识的特点,划分出初中数学学科知识的层次结构,明确初中数学学科知识点间的关系。从百度百科上面爬取初中数学学科知识数据,并保存作为知识图谱外源数据,利用总结的教材知识点以及知识点间的关系作为参考的依据,使用命名实体识别技术进行实体和关系的抽取,构建初中数学知识图谱并进行可视化,并开发知识图谱管理系统进行知识管理。在知识图谱构建过程中,本文提出基于位置信息的中文字符向量优化方法结合深度神经网络模型BiLSTM-CRF对百度百科获取到的初中数学学科知识的原始语料库进行实体识别。相较于传统的命名实体识别模型BiLSTM来讲,使用基于位置信息的中文字符向量优化方法可以提取字符与其相邻位置字符之间的语义联系,降低分词的错误率,并根据字符在知识点语料库中的频次信息进行联合嵌入。将进行优化后的字符向量进作为BiLSTM层的输入,可以有效解决中文字符向量中存在的缺少字词联系的问题。由于BiLSTM得到的分类结果可能是无效的,使用CRF模型在进行词性预测时会加入约束条件用来避免预测结果中实体前后语义冲突,减少实体识别的错误率,经过实验可以验证,此方法具有较好的实体识别效果。