在线教育随着互联网时代飞速发展,减少了纸质浪费,提供巨量内容,更加丰富便捷灵活。网络智能信息处理的质量和效率促进着在线教育的变革。本文设计并实现了基于vue.js的双语提升平台,包含核心方案和技术,针对目前在线教育平台存在的知识网络不清晰、没有顺应结构导致提升效率低等问题进行提升,同时对平台巨量资源加载时请求时间过长,网络负荷高,网页打开速度慢,空白屏、错位等问题进行加载方面优化。在以上研究的基础上,对双语提升平台进行改进。通过对web加载、双语阅读平台的现状进行总结归纳,指出了现有平台知识网络不清晰、没有顺应结构导致提升效率低,以及资源过多导致web加载较慢的问题;基于理论基础,设计并实现了基于vue.js的双语提升平台。详细描述了平台整体的系统分析,提出双语提升系统的基本方案设计,分别对各模块业务及实现进行了详细叙述,包括用户登录/注册、个人中心、主页、读书听书、活动交流、测试等模块。本文着重研究了基于知识网络的优化算法,提出了基于排序的知识网络广度优先算法,将知识网络广度优先遍历算法融入双语提升平台,建立知识点间的联系,以知识网络整合知识点,构建和使用知识拓扑网络,提升遍历算法的执行效率,减少执行时间。同时提出了知识网络的自适应算法,对算法具体实现进行了实现过程的详细描述,解决由学生之间的差异引发测试没有针对性的问题,说明了算法对接平台的方式。同时本文研究了平台加载速度的优化,对浏览器缓存机制和预加载懒加载方案进行了描述和应用,同时提出了减少cookie传输、避免回流和重绘及骨架屏等方面的优化方案,说明了优化方案测试的模型及指标。基于上述优化模型,本文对双语提升平台中算法及优化方案实验和性能测评。对测试的整体目标、实验的主要工具及环境进行了描述,设计了四组具体实验,分别对系统整体、浏览器兼容性、基于排序的知识网络遍历算法和知识网络自适应算法的执行时间及差错率,加载速度优化进行测试并对实验结果进行了分析,验证了提出算法及优化方案的有效性。基于vue.js的双语提升平台结合目前流行的web技术,遍历算法,研究在线平台的性能提升及知识网络有效性的提升,实现高效的在线学习提升平台,对在线教育的发展有着重大意义。