一、引言

随着互联网的发展，人们对于信息的获取需求越来越强烈。传统的搜索引擎已经无法满足人们的需求，因为搜索引擎只能给出与关键词相关的网页链接，而不能直接回答用户的问题。因此，基于大数据的问答系统平台应运而生。

二、技术方案设计

1. 数据收集与存储

问答系统平台需要大量的数据来支持问题的回答。因此，首先需要搭建一个数据收集和存储系统。通过爬虫技术，可以从互联网上收集大量的问题和答案。这些数据可以存储在分布式文件系统中，如Hadoop的HDFS。同时，为了提高数据的访问速度，可以使用NoSQL数据库，如MongoDB来存储数据。

2. 问题理解与分类

收集到的问题可能是非结构化的文本数据，需要进行问题理解与分类。首先，可以使用自然语言处理技术对问题进行分词、词性标注和命名实体识别等处理，以便更好地理解问题。然后，可以使用机器学习算法对问题进行分类，将问题归类到不同的主题或领域中。常用的分类算法有朴素贝叶斯算法和支持向量机算法等。

3. 知识图谱构建

为了更好地回答问题，可以构建一个知识图谱。知识图谱是一个结构化的知识库，可以将知识以图的形式表示出来，方便系统对知识的理解和推理。知识图谱可以使用图数据库来存储和查询，如Neo4j。同时，可以使用自然语言处理技术将知识图谱中的知识与问题进行匹配，找到最佳的答案。

4. 答案生成与推荐

根据用户的问题，系统可以生成相应的答案。答案可以是从知识图谱中获取的，也可以是从互联网上搜索得到的。为了提高答案的质量，可以使用自然语言处理技术对答案进行优化和修饰。同时，可以根据用户的历史记录和偏好，推荐相关的问题和答案，提高用户的满意度。

5. 用户界面设计

问答系统平台需要一个用户界面，方便用户提问和获取答案。用户界面可以是一个网页或手机应用，需要具备良好的用户体验和界面设计。用户界面可以使用前端开发技术，如HTML、CSS和JavaScript来实现。同时，可以使用数据可视化技术，将问题和答案以图表的形式展示出来，提高用户对信息的理解和掌握。

三、总结

基于大数据的问答系统平台技术方案设计主要包括数据收集与存储、问题理解与分类、知识图谱构建、答案生成与推荐以及用户界面设计等方面。通过合理的技术方案设计，可以构建一个高效、准确和用户友好的问答系统平台，满足人们对于信息获取的需求。