山東大學(xué)《大數(shù)據(jù)和人工智能概論》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)山東大學(xué)《大數(shù)據(jù)和人工智能概論》

2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中，除了協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的推薦，還有基于模型的推薦方法。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)需要提供個(gè)性化推薦，以下哪種基于模型的推薦算法可能適用？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上算法都可能適用2、在大數(shù)據(jù)項(xiàng)目中，數(shù)據(jù)遷移是一個(gè)常見的任務(wù)。假設(shè)要將大量數(shù)據(jù)從一個(gè)舊的存儲(chǔ)系統(tǒng)遷移到新的存儲(chǔ)系統(tǒng)，以下哪種策略可能不太可行？（）A.一次性全部遷移B.分批次逐步遷移C.先遷移近期使用的數(shù)據(jù)，再遷移歷史數(shù)據(jù)D.隨機(jī)選擇部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行遷移3、在大數(shù)據(jù)分析中，常常需要處理缺失值。假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)集，其中某些特征存在大量的缺失值。以下哪種處理缺失值的方法可能會(huì)引入較大的偏差？（）A.用平均值填充B.用中位數(shù)填充C.用眾數(shù)填充D.直接刪除包含缺失值的記錄4、大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果需要以有效的方式呈現(xiàn)給決策者。假設(shè)一個(gè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目得出了關(guān)于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)的結(jié)論。以下哪種報(bào)告形式最能幫助決策者快速理解和做出決策？（）A.詳細(xì)的技術(shù)報(bào)告B.簡(jiǎn)潔的摘要報(bào)告C.交互式的可視化儀表盤D.以上形式結(jié)合使用5、在大數(shù)據(jù)的聚類評(píng)估中，有多種指標(biāo)可以用來(lái)衡量聚類結(jié)果的質(zhì)量。假設(shè)我們對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了聚類，以下哪個(gè)指標(biāo)不適合評(píng)估聚類的緊湊性？（）A.輪廓系數(shù)B.Calinski-Harabasz指數(shù)C.Davies-Bouldin指數(shù)D.準(zhǔn)確率6、在大數(shù)據(jù)處理中，流處理和批處理是兩種常見的方式。假設(shè)我們需要實(shí)時(shí)監(jiān)控一個(gè)網(wǎng)站的訪問流量，并及時(shí)做出響應(yīng)，以下哪種處理方式更適合？（）A.流處理B.批處理C.先進(jìn)行批處理，再進(jìn)行流處理D.流處理和批處理結(jié)合使用7、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式文件系統(tǒng)具有重要地位。以下關(guān)于分布式文件系統(tǒng)的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不準(zhǔn)確？（）A.支持大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)B.具有高可靠性和容錯(cuò)性C.數(shù)據(jù)訪問性能通常比傳統(tǒng)文件系統(tǒng)低D.能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)負(fù)載均衡8、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見的一種。以下關(guān)于協(xié)同過濾推薦算法和基于內(nèi)容的推薦算法的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.協(xié)同過濾推薦算法依賴用戶的行為數(shù)據(jù)，基于內(nèi)容的推薦算法依賴物品的特征B.協(xié)同過濾推薦算法容易受到數(shù)據(jù)稀疏性的影響，基于內(nèi)容的推薦算法則相對(duì)較少C.基于內(nèi)容的推薦算法能夠?yàn)樾掠脩籼峁┯行У耐扑]，協(xié)同過濾推薦算法對(duì)新用戶存在冷啟動(dòng)問題D.協(xié)同過濾推薦算法的推薦結(jié)果多樣性通常比基于內(nèi)容的推薦算法好9、在處理大規(guī)模文本數(shù)據(jù)時(shí)，以下哪種技術(shù)常用于提取關(guān)鍵信息和主題？（）A.自然語(yǔ)言處理B.圖像識(shí)別C.音頻處理D.虛擬現(xiàn)實(shí)10、在大數(shù)據(jù)分析中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘常用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關(guān)性。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助商家發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常被一起購(gòu)買B.關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度和置信度是衡量其重要性的兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的，無(wú)需進(jìn)一步驗(yàn)證D.可以通過調(diào)整支持度和置信度的閾值來(lái)獲得更有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則11、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征工程。假設(shè)有一個(gè)包含大量文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，需要將文本轉(zhuǎn)換為數(shù)值特征以便進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。以下哪種方法常用于文本數(shù)據(jù)的特征提取？（）A.TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）B.主成分分析（PCA）C.獨(dú)立成分分析（ICA）D.因子分析12、在大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理中，數(shù)據(jù)的一致性模型起著重要的作用。假設(shè)一個(gè)在線訂票系統(tǒng)，需要保證多個(gè)用戶同時(shí)訂票時(shí)數(shù)據(jù)的一致性。以下哪種一致性模型最適合這種高并發(fā)的場(chǎng)景？（）A.強(qiáng)一致性B.弱一致性C.最終一致性D.以上模型都不適合13、大數(shù)據(jù)的分析常常需要處理高維度的數(shù)據(jù)。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含了數(shù)百個(gè)特征，這給分析帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。以下哪種方法最能有效地降低數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留重要的信息？（）A.特征選擇B.特征提取C.主成分分析D.以上方法都可以14、在處理大數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)清洗是一個(gè)重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)清洗的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)清洗旨在去除重復(fù)數(shù)據(jù)、糾正錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和處理缺失值B.數(shù)據(jù)清洗可以通過編寫復(fù)雜的算法來(lái)自動(dòng)完成，無(wú)需人工干預(yù)C.數(shù)據(jù)清洗有助于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供可靠基礎(chǔ)D.數(shù)據(jù)清洗可能包括對(duì)數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換15、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)系統(tǒng)時(shí)，需要考慮數(shù)據(jù)的一致性和可靠性。假設(shè)一個(gè)電商平臺(tái)的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)，在處理訂單數(shù)據(jù)時(shí)，需要確保數(shù)據(jù)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的一致性和可靠性，以避免數(shù)據(jù)丟失或錯(cuò)誤。以下哪種技術(shù)或方法最能有效地實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)？（）A.數(shù)據(jù)復(fù)制和備份B.分布式事務(wù)處理C.數(shù)據(jù)壓縮和加密D.數(shù)據(jù)緩存和預(yù)取二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述常見的大數(shù)據(jù)可視化工具。2、（本題5分）什么是數(shù)據(jù)脫敏，其常見方法有哪些？3、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)的隱私和安全問題。三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Solr搜索服務(wù)器，開發(fā)一個(gè)系統(tǒng)來(lái)搜索和索引大量的新聞報(bào)道。要求能夠根據(jù)關(guān)鍵詞、發(fā)布時(shí)間和來(lái)源準(zhǔn)確返回相關(guān)新聞。2、（本題5分）用Java編寫一個(gè)程序，處理一個(gè)包含手機(jī)流量套餐使用數(shù)據(jù)的大型數(shù)據(jù)集。找出流量超支最多的5個(gè)用戶，并計(jì)算他們的平均超支流量。3、（本題5分）用Python編寫一個(gè)程序，使用Hive對(duì)存儲(chǔ)在Hadoop中的用戶社交關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出社交網(wǎng)絡(luò)中的緊密群體和孤立用戶。4、（本題5分）運(yùn)用Spark的MLlib，對(duì)一個(gè)包含用戶信用評(píng)估數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)建模，預(yù)測(cè)用戶的信用違約概率。5、（本題5分）使用Python的PyTorch庫(kù)，對(duì)一個(gè)大規(guī)模的語(yǔ)音情感識(shí)別數(shù)據(jù)集進(jìn)行模型訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音情感的準(zhǔn)確判斷。四、綜合分析題（本大題共3個(gè)小題，