Page 145 - 基于大数据的英语翻译精准教学及实现路径

第三章 大数据技术在翻译教学中的应用

理领域本体的从属关键字，最后基于相似度对查询结果进行排序并返回给用户。
应对方法是采用分布式倒排索引的搜索引擎技术，实现教育大数据的高效检索，

更好地支持本科教学和人才培养应用。
通过分布式云存储体系实现海量数据存储应用。分布式云存储体系实现海量
数据存储技术、负载均衡方法及分级存储等方面，有利于不断发展云存储系统体
系结构，最大限度地满足教育大数据的需求，是对多源数据融合的高效数据存储
方法。

基于倒排索引的搜索引擎技术应用。利用深度学习技术，数据挖掘技术以及
特征描述技术，抽取数据特征后建立倒排索引文件，支持快速检索，此外，通过
对教育领域知识图谱的知识推理，实现相关数据的检索。

个性化推荐技术应用。根据用户行为的偏好模型，采用相似度算法对返回查
询结果进行排序。针对大数据推荐存在的问题，结合协同过滤算法、基于内容推
荐算法、基于文本相似度推荐算法，提升大数据平台的用户体验度。
3. 教育大数据可视化

展示隐藏在教育大数据内部之间关系，让用户能够从多维角度对数据展开分
析和理解，从而获得有价值的信息，减少重复的信息检索工作。应对方法是采用
搜索引擎支持用户检索相关数据，同时通过可视化分析技术展示检索结果。

搜索引擎技术应用。当用户检索教育素材大数据时，在知识图谱基础上结合
本体推理机制，推理查询关键字在知识本体库中的父子关系，兄弟关系，以及复
杂的约束关系，理解教育素材大数据在横向和纵向的语义关系，提高检索工作的
效率和质量。
数据关联分析和可视化技术应用。采用人工智能算法对各种教育数据进行

关联分析，对检索数据以视觉表现形式进行可视化展现。这涉及教育数据的数据
整理和分析，以及可视化展示数据多维度之间的关系，将不同教育数据关联起来
呈现。

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