《海量數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及工程實(shí)踐》試題

《海量數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及工程實(shí)踐》試題

一、單選題（共80題）

1）（D）的目的縮小數(shù)據(jù)的取值范圍，使其更適合于數(shù)據(jù)挖掘算

法的需要，并且能夠得到

和原始數(shù)據(jù)相同的分析結(jié)果。

A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)集成C.數(shù)據(jù)變換D.數(shù)據(jù)歸約

2）某超市研究銷售紀(jì)錄數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)，買啤酒的人很大概率也會(huì)

購(gòu)買尿布，這種屬于數(shù)據(jù)挖

掘的哪類問題？（A）

A.關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)B.聚類

C.分類D.自然語(yǔ)言處理

3）以下兩種描述分別對(duì)應(yīng)哪兩種對(duì)分類算法的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)？（A）

（a）警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少個(gè)是小偷的標(biāo)準(zhǔn)。（b）

描述有多少比例的小偷給警察抓了的標(biāo)準(zhǔn)。A.Precision,RecallB.

Recall,PrecisionA.Precision,ROCD.Recall,ROC

4）將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行集成、變換、維度規(guī)約、數(shù)值規(guī)約是在以下

哪個(gè)步驟的任務(wù)？（C）

A.頻繁模式挖掘B.分類和預(yù)測(cè)C.數(shù)據(jù)預(yù)處理D.數(shù)據(jù)流挖

掘

5）當(dāng)不知道數(shù)據(jù)所帶標(biāo)簽時(shí)，可以使用哪種技術(shù)促使帶同類標(biāo)

簽的數(shù)據(jù)與帶其他標(biāo)簽的數(shù)

據(jù)相分離?（B）

A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)分析D.隱馬爾可夫鏈

6）建立一個(gè)模型，通過這個(gè)模型根據(jù)已知的變量值來(lái)預(yù)測(cè)其他

某個(gè)變量值屬于數(shù)據(jù)挖掘的

哪一類任務(wù)？（C）

A.根據(jù)內(nèi)容檢索B.建模描述C.預(yù)測(cè)建模D.尋找模式和規(guī)

則7）下面哪種不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理的方法？（D）

A.變量代換B.離散化

C.聚集D.估計(jì)遺漏值

8）假設(shè)12個(gè)銷售價(jià)格記錄組已經(jīng)排序如下：5,10,11,13,15,

35,50,55,72,92,204,

215使用如下每種方法將它們劃分成四個(gè)箱。等頻（等深）劃分

時(shí)，15在第幾個(gè)箱子內(nèi)？（B）

A.第一個(gè)B.第二個(gè)C.第三個(gè)D.第四個(gè)9）下面哪個(gè)不屬于數(shù)

據(jù)的屬性類型：（D）

A.標(biāo)稱B.序數(shù)C.區(qū)間D.相異10）只有非零值才重要的二元

屬性被稱作：（C）

A.計(jì)數(shù)屬性B.離散屬性C.非對(duì)稱的二元屬性D.對(duì)稱屬性

11）以下哪種方法不屬于特征選擇的標(biāo)準(zhǔn)方法：⑴）

A.嵌入B.過濾C.包裝D.抽樣

12）下面不屬于創(chuàng)建新屬性的相關(guān)方法的是：（B）

A.特征提取B.特征修改C.映射數(shù)據(jù)到新的空間D.特征構(gòu)造

13）下面哪個(gè)屬于映射數(shù)據(jù)到新的空間的方法？（A）

A.傅立葉變換3.特征加權(quán)C.漸進(jìn)抽樣D.維歸約

14）假設(shè)屬性income的最大最小值分別是12000元和98000元。

利用最大最小規(guī)范化的方

法將屬性的值映射到0至1的范圍內(nèi)。對(duì)屬性income的73600

元將被轉(zhuǎn)化為：（D）A.0.821B.1.224C.1.458D.0.716

15）一所大學(xué)內(nèi)的各年紀(jì)人數(shù)分別為：一年級(jí)200人,二年級(jí)160

人，三年級(jí)130人，四年

級(jí)H0人。則年級(jí)屬性的眾數(shù)是：（A）A.一年級(jí)B.二年級(jí)C.

三年級(jí)D.四年級(jí)

16）下列哪個(gè)不是專門用于可視化時(shí)間空間數(shù)據(jù)的技術(shù)：（B）

A.等高線圖B.餅圖C.曲面圖D.矢量場(chǎng)圖

17）在抽樣方法中，當(dāng)合適的樣本容量很難確定時(shí)?，可以使用的

抽樣方法是：（D）

A.有放回的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣B.無(wú)放回的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣C.分層抽

樣D漸進(jìn)抽樣

18）數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是隨著時(shí)間變化的，下面的描述不正確的是（C）

A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)隨時(shí)間的變化不斷增加新的數(shù)據(jù)內(nèi)容B.捕捉到的新

數(shù)據(jù)會(huì)覆蓋原來(lái)的快照

C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)隨事件變化不斷刪去舊的數(shù)據(jù)內(nèi)容

D.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中包含大量的綜合數(shù)據(jù),這些綜合數(shù)據(jù)會(huì)隨著時(shí)間的

變化不斷地進(jìn)行重新綜合

19）下面關(guān)于數(shù)據(jù)粒度的描述不正確的是：（C）

A.粒度是指數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)小數(shù)據(jù)單元的詳細(xì)程度和級(jí)別B.數(shù)據(jù)越詳

細(xì),粒度就越小,級(jí)別也就越高C.數(shù)據(jù)綜合度越高,粒度也就越大,級(jí)

別也就越高

D.粒度的具體劃分將直接影響數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)量以及查詢質(zhì)

量20)有關(guān)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開發(fā)特點(diǎn)，不止確的描述是：(A)

A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)開發(fā)要從數(shù)據(jù)出發(fā)

B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)使用的需求在開發(fā)出去就要明確

C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的開發(fā)是一個(gè)不斷循環(huán)的過程,是啟發(fā)式的開發(fā)

D.在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中，并不存在操作型環(huán)境中所固定的和較確切

的處理流,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)分析和處理更靈活,且沒有固定的模式21)

關(guān)于0LAP的特性，下面正確的是：(D)

(1)快速性(2)可分析性(3)多維性(4)信息性(5)共享性

A.(1)(2)(3)B.(2)(3)(4)

C.(1)(2)(3)(4)D.(1)(2)(3)(4)(5)

22)關(guān)于OLAP和OLTP的區(qū)別描述，不正確的是：(C)

A.OLAP主要是關(guān)于如何理解聚集的大量不同的數(shù)據(jù).它與0TAp應(yīng)

用程序不同B.與OLAP應(yīng)用程序不同,OLTP應(yīng)用程序包含大量相對(duì)簡(jiǎn)

單的事務(wù)C.OLAP的特點(diǎn)在于事務(wù)量大，但事務(wù)內(nèi)容比較簡(jiǎn)單且重復(fù)

率高

D.OLAP是以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基礎(chǔ)的,但其最終數(shù)據(jù)來(lái)源與OLTP一樣均

來(lái)自底層的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)，兩者面對(duì)的用戶是相同的

23)關(guān)于OLAP和OLTP的說(shuō)法，下列不正確的是：(A)

A.OLAP事務(wù)量大，但事務(wù)內(nèi)容比較簡(jiǎn)單且重復(fù)率高B.OLAP的最

終數(shù)據(jù)來(lái)源與OLTP不一樣C.OLTP面對(duì)的是決策人員和高層管理人

員D.OLTP以應(yīng)用為核心,是應(yīng)用驅(qū)動(dòng)的

24）設(shè)X={1,2,3}是頻繁項(xiàng)集,則可由X產(chǎn)生（C）個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則。

A.4B.5C.6D.7

25）考慮下面的頻繁3-項(xiàng)集的集合：

{1,2,3},{1,2,4},{1,2,5},{1,3,4},{1,3,5},{2,3,4},{2,3,5）

,{3,4,5}假定數(shù)據(jù)集中只有5個(gè)項(xiàng)，采用合并策略，由候選產(chǎn)生過程

得到4-項(xiàng)集不包含（C）A.1,2,3,4B.1,2,3,5C.1,2,4,5

D.1,3,4,5

26）下面選項(xiàng)中t不是s的子序列的是（C）

A.s=<{2,4},{3}5,6},{8}>t=<⑵,{3,6},{8}>

B.s=<{2,4},{3,5,6},{8}>t=<{2},{8}>C.S=<{1,2},{3,4}>

t=<{1},{2}>D.s=<{2,4},{2,4}>t=<⑵,{4}>

27）在圖集合中發(fā)現(xiàn)一組公共子結(jié)構(gòu)，這樣的任務(wù)稱為（B）

A.頻繁子集挖掘B.頻繁子圖挖掘C.頻繁數(shù)據(jù)項(xiàng)挖掘D.頻繁模

式挖掘

28）下列度量不具有反演性的是（D）

A.系數(shù)B.幾率C.Cohen度量D.興趣因子

29）下列（A）不是將主觀信息加入到模式發(fā)現(xiàn)任務(wù)中的方法。

A.與同一時(shí)期其他數(shù)據(jù)對(duì)比B.可視化C.基于模板的方法D.主

觀興趣度量

30）下面購(gòu)物藍(lán)能夠提取的3-項(xiàng)集的最大數(shù)量是多少（C）

TID12345678910

A.1B.2C.3D.431）以下哪些算法是分類算法（B）

A.DBSCANB.C4.5C.K-MeanD.EM

32）以下哪些分類方法可以較好地避免樣本的不平衡問題（A）

A.KNNB.SVMC.BayesD.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)33）決策樹中不包含一下哪

種結(jié)點(diǎn)（C）

A.根結(jié)點(diǎn)（rootnode）B.內(nèi)部結(jié)點(diǎn)（internalnode）

項(xiàng)集牛奶，啤酒，尿布面包，黃油，牛奶牛奶，尿布，餅干面包，

黃油，餅干啤酒，餅干，尿布牛奶，尿布，面包，黃油面包，黃油，尿布

啤酒，尿布牛奶，尿布，面包，黃油啤酒，餅干C.外部結(jié)點(diǎn)

（externalnode）D.葉結(jié)點(diǎn)（leafnode）

34）以下哪項(xiàng)關(guān)于決策樹的說(shuō)法是錯(cuò)誤的（C）

A.冗余屬性不會(huì)對(duì)決策樹的準(zhǔn)確率造成不利的影響B(tài).子樹可

能在決策樹中重復(fù)多次C.決策樹算法對(duì)于噪聲的干擾非常敏感D.

尋找最佳決策樹是NP完全問題

35）在基于規(guī)則分類器的中，依據(jù)規(guī)則質(zhì)量的某種度量對(duì)規(guī)則排

序，保證每一個(gè)測(cè)試記錄都

是由覆蓋它的“最好的”規(guī)格來(lái)分類，這種方案稱為（B）A.基

于類的排序方案B.基于規(guī)則的排序方案C.基于度量的排序方案

D.基于規(guī)格的排序方案。

36）以下哪些算法是基于規(guī)則的分類器（A）

A.C4.5B.KNNC.NaiveBayesD.ANN

37）可用作數(shù)據(jù)挖掘分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法有（C）。

A.決策樹、對(duì)數(shù)回歸、關(guān)聯(lián)模式B.K均值法、SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.

Apriori算法、FP-Tree算法D.RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K均值法、決策樹

38）如果對(duì)屬性值的任一組合,R中都存在一條規(guī)則加以覆蓋，則

稱規(guī)則集R中的規(guī)則為（B）

A.無(wú)序規(guī)則B.窮舉規(guī)則C.互斥規(guī)則D.有序規(guī)則39）用于分

類與回歸應(yīng)用的主要算法有：（D）

A.Apriori算法、HotSpot算法B.RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K均值法、決

策樹C.K均值法、SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.決策樹、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯

40）如果允許一條記錄觸發(fā)多條分類規(guī)則,把每條被觸發(fā)規(guī)則的

后件看作是對(duì)相應(yīng)類的一次

投票，然后計(jì)票確定測(cè)試記錄的類標(biāo)號(hào)，稱為（A）A.無(wú)序規(guī)則B.

窮舉規(guī)則C.互斥規(guī)則D.有序規(guī)則

41）考慮兩隊(duì)之間的足球比賽：隊(duì)0和隊(duì)1。假設(shè)65%的比賽隊(duì)0

勝出，剩余的比賽隊(duì)1獲勝。隊(duì)0獲勝的比賽中只有30%是在隊(duì)1的

主場(chǎng),而隊(duì)1取勝的比賽中75%是主場(chǎng)獲勝。如果下一場(chǎng)比賽在隊(duì)1

的主場(chǎng)進(jìn)行隊(duì)1獲勝的概率為（C）A.0.75B.0.35C.0.4678

D.0.573842）以下關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的描述錯(cuò)誤的有（A）

A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲非常魯棒B.可以處理冗余特征

C.訓(xùn)練ANN是一個(gè)很耗時(shí)的過程D.至少含有一個(gè)隱藏層的多層

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

43）通過聚集多個(gè)分類器的預(yù)測(cè)來(lái)提高分類準(zhǔn)確率的技術(shù)稱為

A.組合（ensemble）B.聚集（aggregate）C.合并（combination）D.

投票（voting）

44）簡(jiǎn)單地將數(shù)據(jù)對(duì)象集劃分成小重疊的子集,使得每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)

象恰在一個(gè)子集中，這種聚類類型稱作（B）

A.層次聚類B.劃分聚類C.非互斥聚類D.模糊聚類

45）在基本K均值算法里，當(dāng)鄰近度函數(shù)采用（A）的時(shí)候，合適

的質(zhì)心是簇中各點(diǎn)的中位數(shù)。A.曼哈頓距離B.平方歐幾里德距離

C.余弦距離D.Bregman散度

46）（C）是一個(gè)觀測(cè)值,它與其他觀測(cè)值的差別如此之大，以至

于懷疑它是由不同的機(jī)制產(chǎn)生的。

A.邊界點(diǎn)B.質(zhì)心

C.離群點(diǎn)D.核心點(diǎn)47）BIRCH是一種（B）。

A.分類器B.聚類算法

C.關(guān)聯(lián)分析算法D.特征選擇算法

48）檢測(cè)一元正態(tài)分布中的離群點(diǎn)，屬于異常檢測(cè)中的基于（A）

的離群點(diǎn)檢測(cè)。

A.統(tǒng)計(jì)方法B.鄰近度C.密度D.聚類技術(shù)

49）（C）將兩個(gè)簇的鄰近度定義為不同簇的所有點(diǎn)對(duì)的平均逐

對(duì)鄰近度，它是一種凝聚層次聚類技術(shù)。

A.MIN（單鏈）B.MAX（全鏈）

C.組平均D.Ward方法

50）（D）將兩個(gè)簇的鄰近度定義為兩個(gè)簇合并時(shí)導(dǎo)致的平方誤

差的增量,它是一種凝聚層次聚類技術(shù)。

A.MIN（單鏈）B.MAX（全鏈）

C.組平均D.Ward方法51）下列算法中，不屬于外推法的是

（B）oA.移動(dòng)平均法B.回歸分析法

C.指數(shù)平滑法D.季節(jié)指數(shù)法52）關(guān)聯(lián)規(guī)則的評(píng)價(jià)指標(biāo)是：

（C）oA.均方誤差、均方根誤差

B.Kappa統(tǒng)計(jì)、顯著性檢驗(yàn)C.支持度、置信度D.平均絕對(duì)誤

差、相對(duì)誤差

53）關(guān)于K均值和DBSCAN的比較，以下說(shuō)法不正確的是（A）。

A.K均值丟棄被它識(shí)別為噪聲的對(duì)象，而DBSCAN一般聚類所有對(duì)象。

B.K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。

C.K均值很難處理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以處理

不同大小和不同形狀的簇。

D.K均值可以發(fā)現(xiàn)不是明顯分離的簇，即便簇有重疊也可以發(fā)現(xiàn)，

但是DBSCAN會(huì)合并有重疊的簇。

54）從研究現(xiàn)狀上看，下面不屬于云計(jì)算特點(diǎn)的是（C）

A.超大規(guī)模B.虛擬化C.私有化D.高可靠性

55）考慮這么一種情況：一個(gè)對(duì)象碰巧與另一個(gè)對(duì)象相對(duì)接近，但

屬于不同的類，因?yàn)檫@兩個(gè)對(duì)象一般不會(huì)共享許多近鄰,所以應(yīng)該選

擇（D）的相似度計(jì)算方法。

A.平方歐幾里德距離B.余弦距離

C.直接相似度D.共享最近鄰

56）分析顧客消費(fèi)行業(yè)，以便有針對(duì)性的向其推薦感興趣的服務(wù),

屬于（A）問題。

A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.分類與回歸C.聚類分析D.時(shí)序預(yù)測(cè)

57）以下哪個(gè)聚類算法不是屬于基于原型的聚類（D）。A.模

糊C均值B.EM算法

C.SOMD.CLIQUE

58）關(guān)于混合模型聚類算法的優(yōu)缺點(diǎn)，下面說(shuō)法正確的是（B）。

A.當(dāng)簇只包含少量數(shù)據(jù)點(diǎn),或者數(shù)據(jù)點(diǎn)近似協(xié)線性時(shí),混合模型

也能很好地處理。B.混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因?yàn)樗?/p>

可以使用各種類型的分布。C.混合模型很難發(fā)現(xiàn)不同大小和橢球形

狀的簇。D.混合模型在有噪聲和離群點(diǎn)時(shí)不會(huì)存在問題。59）以下

哪個(gè)聚類算法不屬于基于網(wǎng)格的聚類算法（D）。A.STING

B.WaveCluster

C.MAFIAD.BIRCH

60）一個(gè)對(duì)象的離群點(diǎn)得分是該對(duì)象周圍密度的逆。這是基于

（C）的離群點(diǎn)定義。A.概率B.鄰近度

C.密度D.聚類

61）輿情研判，信息科學(xué)側(cè)重（C），社會(huì)和管理科學(xué)側(cè)重突發(fā)

群體事件管理中的群體心

理行為及輿論控制研究，新聞傳播學(xué)側(cè)重對(duì)輿論的本體進(jìn)行規(guī)律

性的探索和研究。A.輿論的本體進(jìn)行規(guī)律性的探索和研究B.輿論控

制研究

C.互聯(lián)網(wǎng)文本挖掘和分析技術(shù)D.用戶行為分析

62）MapReduce的Map函數(shù)產(chǎn)生很多的（C）

A.key

B.value

D.Hash

C.

63）Mapreduce適用于（D）

A.任意應(yīng)用程序

B.任意可在windowsservet2008上運(yùn)行的程序C.可以串行處

理的應(yīng)用程序D.可以并行處理的應(yīng)用程序

64）PageRank是一，個(gè)函數(shù)，它對(duì)Web中的每個(gè)網(wǎng)頁(yè)賦予一個(gè)實(shí)數(shù)

值。它的意圖在于網(wǎng)頁(yè)的

PageRank越高，那么它就（D）。A.相關(guān)性越高C.相關(guān)性越低

XA.一對(duì)一C.多對(duì)多

B.越不重要D.越重要B.一對(duì)多

D.多對(duì)一

65）協(xié)同過濾分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似

（興趣）用戶，綜合這些用戶對(duì)

某一信息的評(píng)價(jià),形成系統(tǒng)對(duì)該指定用戶對(duì)此信息的喜好程度

（D），并將這些用戶喜歡的項(xiàng)推薦給有相似興趣的用戶。A.相似

C.推薦

B.相同D.預(yù)測(cè)

66）大數(shù)據(jù)指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無(wú)法透過目前主

流軟件工具,在合理時(shí)間內(nèi)達(dá)

到擷取、管理、處理、并（B）成為幫助企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策更積極

目的的信息。A.收集C.規(guī)劃

B.整理D.聚集

67）大數(shù)據(jù)科學(xué)關(guān)注大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展和運(yùn)營(yíng)過程中（D）大數(shù)

據(jù)的規(guī)律及其與自然和

社會(huì)活動(dòng)之間的關(guān)系。A.大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展和運(yùn)營(yíng)過程C.規(guī)律和

驗(yàn)證

B.規(guī)劃建設(shè)運(yùn)營(yíng)管理D.發(fā)現(xiàn)和驗(yàn)證

68）大數(shù)據(jù)的價(jià)值是通過數(shù)據(jù)共享、（D）后獲取最大的數(shù)據(jù)

價(jià)值

A.算法共享C.數(shù)據(jù)交換

B.共享應(yīng)用D.交叉復(fù)用

69）社交網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生了海量用戶以及實(shí)時(shí)和完整的數(shù)據(jù)，同時(shí)社交

網(wǎng)絡(luò)也記錄了用戶群體的

（C），通過深入挖掘這些數(shù)據(jù)來(lái)了解用戶，然后將這些分析后

的數(shù)據(jù)信息推給需要的品牌商家或是微博營(yíng)銷公司。

A.地址C.情緒

B.行為D.來(lái)源

70）通過數(shù)據(jù)收集和展示數(shù)據(jù)背后的（D），運(yùn)用豐富的、具有

互動(dòng)性的可視化手段，

數(shù)據(jù)新聞學(xué)成為新聞學(xué)作為一門新的分支進(jìn)入主流媒體，即用數(shù)

據(jù)報(bào)道新聞。A.數(shù)據(jù)收集C.真相

B.數(shù)據(jù)挖掘

D.關(guān)聯(lián)與模式

71）CRISP-DM模型中Evaluation表示對(duì)建立的模型進(jìn)行評(píng)估，

重點(diǎn)具體考慮得出的結(jié)果是

否符合（C）的商業(yè)目的。A.第二步C.第一步

B.第三步D.最后一步

72）發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法通常要經(jīng)過以下三個(gè)步驟：連接數(shù)據(jù)，

作數(shù)據(jù)準(zhǔn)備；給定最小支持

度和（D），利用數(shù)據(jù)挖掘工具提供的算法發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則；可視

化顯示、理解、評(píng)估關(guān)聯(lián)規(guī)則A.最小興趣度C.最大支持度

B.最小置信度D.最小可信度

73）規(guī)則I->j,“有可能”，等于所有包含T的購(gòu)物籃中同時(shí)包含

J的購(gòu)物籃的比例，為

（B）oA.置信度C.興趣度

B.可信度

D.支持度

74）如果一個(gè)匹配中，任何一個(gè)節(jié)點(diǎn)都不同時(shí)是兩條或多條邊的

端點(diǎn),也稱作（C）

A.極大匹配C完美匹配

B.二分匹配D.極小匹配

75）只要具有適當(dāng)?shù)恼咄苿?dòng)，大數(shù)據(jù)的使用將成為未來(lái)提高競(jìng)

爭(zhēng)力、生產(chǎn)力、創(chuàng)新能力以

及（D）的關(guān)鍵要素。A.提高消費(fèi)

B.提高GDP

C.提高生活水平D.創(chuàng)造消費(fèi)者盈余

76）個(gè)性化推薦系統(tǒng)是建立在海量數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上的一種高級(jí)

商務(wù)智能平臺(tái)，以幫助

（D）為其顧客購(gòu)物提供完全個(gè)性化的決策支持和信息服務(wù)。A.

公司

B.各單位

C.跨國(guó)企業(yè)D.電子商務(wù)網(wǎng)站

77）云計(jì)算是對(duì)（D）技術(shù)的發(fā)展與運(yùn)用

A.并行計(jì)算B.網(wǎng)格計(jì)算C.分布式計(jì)算D.三個(gè)選項(xiàng)都是

78）（B）是Google提出的用于處理海量數(shù)據(jù)的并行編程模式

和大規(guī)模數(shù)據(jù)集的并行運(yùn)

算的軟件架構(gòu)。

A.GFSB.MapReduceC.ChubbyD.BitTable

79）在Bigtable中，（A）主要用來(lái)存儲(chǔ)子表數(shù)據(jù)以及一些日

志文件

A.GFSB.ChubbyC.SSTableD.MapReduce

二、判斷題（共40題）

1）分類是預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)象的離散類別，預(yù)測(cè)是用于數(shù)據(jù)對(duì)象的連

續(xù)取值。（對(duì)）

2）時(shí)序預(yù)測(cè)回歸預(yù)測(cè)一?樣，也是用已知的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的值，

但這些數(shù)據(jù)的區(qū)別是變量所

處時(shí)間的不同。（錯(cuò)）

3）數(shù)據(jù)挖掘的主要任務(wù)是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)則，從而能更

好的完成描述數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)數(shù)

據(jù)等任務(wù)。（對(duì)）

4）對(duì)遺漏數(shù)據(jù)的處理方法主要有：忽略該條記錄；手工填補(bǔ)遺

漏值；利用默認(rèn)值填補(bǔ)遺漏

值；利用均值填補(bǔ)遺漏值；利用同類別均值填補(bǔ)遺漏值；利用最

可能的值填充遺漏值。（對(duì)）

5）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)噪音數(shù)據(jù)具有高承受能力，并能對(duì)未經(jīng)過訓(xùn)練的

數(shù)據(jù)具有分類能力，但其需

要很長(zhǎng)的訓(xùn)練時(shí)間，因而對(duì)于有足夠長(zhǎng)訓(xùn)練時(shí)間的應(yīng)用更合適。

（對(duì)）

6）數(shù)據(jù)分類由兩步過程組成：第一步，建立一個(gè)聚類模型，描

述指定的數(shù)據(jù)類集或概念集；

第二步，使用模型進(jìn)行分類。（錯(cuò)）

7）聚類是指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組

成的多個(gè)類的過程。（對(duì)）8）決策樹方法通常用于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。

（錯(cuò)）

9）數(shù)據(jù)規(guī)范化指將數(shù)據(jù)按比例縮放（如更換大單位），使之落入

一個(gè)特定的區(qū)域（如0-1）

以提高數(shù)據(jù)挖掘效率的方法。規(guī)范化的常用方法有：最大-最小

規(guī)范化、零-均值規(guī)范化、小數(shù)定標(biāo)規(guī)范化。（對(duì)）

10）原始業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，它們的結(jié)構(gòu)和規(guī)

則可能是不同的，這將導(dǎo)致

原始數(shù)據(jù)非常的雜亂、不可用，即使在同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中，也可能

存在重復(fù)的和不完整的數(shù)據(jù)信息，為了使這些數(shù)據(jù)能夠符合數(shù)據(jù)挖掘

的要求，提高效率和得到清晰的結(jié)果，必須進(jìn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理。（對(duì)）

11）數(shù)據(jù)取樣時(shí)，除了要求抽樣時(shí)嚴(yán)把質(zhì)量關(guān)外，還要求抽樣數(shù)

據(jù)必須在足夠范圍內(nèi)有代表

性。（對(duì)）

12）分類規(guī)則的挖掘方法通常有：決策樹法、貝葉斯法、人工神

經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、粗糙集法和遺傳

算法。（對(duì)）

13）可信度是對(duì)關(guān)聯(lián)規(guī)則的準(zhǔn)確度的衡量。（錯(cuò)）

14）孤立點(diǎn)在數(shù)據(jù)挖掘時(shí)總是被視為異常、無(wú)用數(shù)據(jù)而丟棄。

（錯(cuò)）15）Apriori算法是一種典型的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。（對(duì)）

16）用于分類的離散化方法之間的根本區(qū)別在于是否使用類信

息。（對(duì)）17）特征提取技術(shù)并不依賴于特定的領(lǐng)域。（錯(cuò)）

18）模型的具體化就是預(yù)測(cè)公式，公式可以產(chǎn)生與觀察值有相似

結(jié)構(gòu)的輸出，這就是預(yù)測(cè)值。

（對(duì)）

19）文本挖掘又稱信息檢索，是從大量文本數(shù)據(jù)中提取以前未知

的、有用的、可理解的、可

操作的知識(shí)的過程。（錯(cuò)）

20）定量屬性可以是整數(shù)值或者是連續(xù)值。（對(duì)）

21）可視化技術(shù)對(duì)于分析的數(shù)據(jù)類型通常不是專用性的。（錯(cuò)）

22）0LAP技術(shù)側(cè)重于把數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、轉(zhuǎn)換成輔助決

策信息，是繼數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)

展之后迅猛發(fā)展起來(lái)的一種新技術(shù)。（對(duì)）

23）Web數(shù)據(jù)挖掘是通過數(shù)據(jù)庫(kù)仲的一些屬性來(lái)預(yù)測(cè)另一個(gè)屬性,

它在驗(yàn)證用戶提出的假設(shè)

過程中提取信息。（錯(cuò)）

24）關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程是發(fā)現(xiàn)滿足最小支持度的所有項(xiàng)集代表

的規(guī)則。（錯(cuò)）25）利用先驗(yàn)原理可以幫助減少頻繁項(xiàng)集產(chǎn)生時(shí)需

要探查的候選項(xiàng)個(gè)數(shù)。（對(duì)）26）先驗(yàn)原理可以表述為：如果一個(gè)

項(xiàng)集是頻繁的，那包含它的所有項(xiàng)集也是頻繁的。（錯(cuò)）27）回歸

分析通常用于挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則。（錯(cuò)）

28）具有較高的支持度的項(xiàng)集具有較高的置信度。（錯(cuò)）

29）維歸約可以去掉不重要的屬性，減少數(shù)據(jù)立方體的維數(shù)，從

而減少數(shù)據(jù)挖掘處理的數(shù)據(jù)

量，提高挖掘效率。（對(duì)）

30）聚類（clustering）是這樣的過程：它找出描述并區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)

類或概念的模型（或函數(shù)），

以便能夠使用模型預(yù)測(cè)類標(biāo)記未知的對(duì)象類。（錯(cuò)）

31）對(duì)于SVM分類算法，待分樣本集中的大部分樣本不是支持向

量，移去或者減少這些樣本

對(duì)分類結(jié)果沒有影響。（對(duì)）

32）Bayes法是一種在已知后驗(yàn)概率與類條件概率的情況下的模

式分類方法，待分樣本的分

類結(jié)果取決于各類域中樣本的全體。（錯(cuò)）

33）在決策樹中，隨著樹中結(jié)點(diǎn)數(shù)變得太大，即使模型的訓(xùn)練誤

差還在繼續(xù)減低，但是檢驗(yàn)

誤差開始增大，這是出現(xiàn)了模型擬合不足的問題。（錯(cuò)）

34）在聚類分析當(dāng)中，簇內(nèi)的相似性越大，簇間的差別越大，聚

類的效果就越差。（錯(cuò)）35）聚類分析可以看作是一種非監(jiān)督的分

類。（對(duì)）

36）K均值是一種產(chǎn)生劃分聚類的基于密度的聚類算法，簇的個(gè)

數(shù)由算法自動(dòng)地確定。（錯(cuò)37）基于鄰近度的離群點(diǎn)檢測(cè)方法不能

處理具有不同密度區(qū)域的數(shù)據(jù)集。（對(duì)）38）如果一個(gè)對(duì)象不強(qiáng)屬

于任何簇，那么該對(duì)象是基于聚類的離群點(diǎn)。（對(duì)）39）大數(shù)據(jù)的

4V特點(diǎn)是Volume、Velocity、Variety、Veracity。（對(duì)）

40）聚類分析的相異度矩陣是用于存儲(chǔ)所有對(duì)象兩兩之間相異

度的矩陣，為一個(gè)nn維的單

模矩陣。（對(duì)）

三、多選題（共30題）

1）噪聲數(shù)據(jù)的產(chǎn)生原因主要有：（ABCD）

A.數(shù)據(jù)采集設(shè)備有問題

B.在數(shù)據(jù)錄入過程中發(fā)生了人為或計(jì)算機(jī)錯(cuò)誤C.數(shù)據(jù)傳輸過

程中發(fā)生錯(cuò)誤

D.由于命名規(guī)則或數(shù)據(jù)代碼不同而引起的不一致

2）尋找數(shù)據(jù)集中的關(guān)系是為了尋找精確、方便并且有價(jià)值地總

結(jié)出數(shù)據(jù)的某一特征的表示，

這個(gè)過程包括了以下哪些步驟？（ABCD）A.選擇一個(gè)算法過

程使評(píng)分函數(shù)最優(yōu)

B.決定如何量化和比較不同表示擬合數(shù)據(jù)的好壞

C.決定要使用的表示的特征和結(jié)構(gòu)

D.決定用什么欄的數(shù)據(jù)管理原則以高效地實(shí)現(xiàn)算法3）數(shù)據(jù)挖

掘的預(yù)測(cè)建模任務(wù)主要包括哪幾大類問題？（AB）

A.分類B.回歸C.聚類D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

4）下列屬于不同的有序數(shù)據(jù)的有：（ABCD）

A.時(shí)序數(shù)據(jù)B.序列數(shù)據(jù)C.時(shí)間序列數(shù)據(jù)D.事務(wù)數(shù)據(jù)E.空間

數(shù)據(jù)

5）下面屬于數(shù)據(jù)集的一般特性的有：（BCD）

A.連續(xù)性B,維度C.稀疏性D.分辨率E.相異性

6）下面屬于維歸約常用的處理技術(shù)的有：（AC）

A.主成分分析B.特征提取C.奇異值分解D.特征加權(quán)E.離散

化

7）噪聲數(shù)據(jù)處理的方法主要有：（ABD）

A.分箱B.聚類C.關(guān)聯(lián)分析D.回歸

8）數(shù)據(jù)挖掘的主要功能包括概念描述、趨勢(shì)分析、孤立點(diǎn)分析

及（A.挖掘頻繁模式B.分類和預(yù)測(cè)

）等方面。ABCD

C.聚類分析D.偏差分析

9）以下各項(xiàng)均是針對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的不同說(shuō)法，你認(rèn)為正確的有

（BCD）o

A.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就是數(shù)據(jù)庫(kù)

B.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一切商業(yè)智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)

C.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是面向業(yè)務(wù)的，支持聯(lián)機(jī)事務(wù)處理（OLTP）D.數(shù)據(jù)

倉(cāng)庫(kù)支持決策而非事務(wù)處理10）聯(lián)機(jī)分析處理包括（BCD）基本分析

功能。

A.聚類B.切片C.轉(zhuǎn)軸D.切塊

11）利用Apriori算法計(jì)算頻繁項(xiàng)集可以有效降低計(jì)算頻繁集的

時(shí)間復(fù)雜度。在以下的購(gòu)物籃中產(chǎn)生支持度不小于3的候選3-項(xiàng)集，

在候選2-項(xiàng)集中需要剪枝的是（BD）

TID12345

A.啤酒、尿布B.啤酒、面包C.面包、尿布D.啤酒、牛奶

12）下表是一個(gè)購(gòu)物籃，假定支持度閾值為40%,其中（AD）是頻

繁閉項(xiàng)集。

ID12345

項(xiàng)集面包、牛奶、尿布面包、牛奶、尿布、啤酒牛奶、尿布、

雞蛋面包、尿布、啤酒、雞蛋啤酒、雞蛋面包、牛奶面包、尿布、

啤酒、雞蛋牛奶、尿布、啤酒、可樂面包、牛奶、尿布、啤酒面

包、牛奶、尿布、可樂項(xiàng)集

A.面包、牛奶、尿布B.面包、啤酒C.尿布、啤酒D.啤酒、雞

蛋13）Apriori算法的計(jì)算復(fù)雜度受（ABCD）影響。

A.支持度閥值B.項(xiàng)數(shù)（維度）C.事務(wù)數(shù)D.事務(wù)平均寬度14）

以下關(guān)于非頻繁模式說(shuō)法，正確的是（AD）

A.其支持度小于閾值B.都是不讓人感興趣的C.包含負(fù)模式和

負(fù)相關(guān)模式D.對(duì)異常數(shù)據(jù)項(xiàng)敏感15）以下屬于分類器評(píng)價(jià)或比較尺

度的有：（ACD）

A.預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度B.召回率C.模型描述的簡(jiǎn)潔度I）.計(jì)算復(fù)雜度

16）貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)（BBN）有如下哪些特點(diǎn)。（AB）

A.構(gòu)造網(wǎng)絡(luò)費(fèi)時(shí)費(fèi)力B.對(duì)模型的過分問題非常魯棒C.貝葉斯

網(wǎng)絡(luò)不適合處理不完整的數(shù)據(jù)D.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定后，添加變量相當(dāng)麻

煩17）如下哪些不是最近鄰分類器的特點(diǎn)。（C）

A.它使用具體的訓(xùn)練實(shí)例進(jìn)行預(yù)測(cè)，不必維護(hù)源自數(shù)據(jù)的模型B.

分類一個(gè)測(cè)試樣例開銷很大C.最近鄰分類器基于全局信息進(jìn)行預(yù)測(cè)

D.可以生產(chǎn)任意形狀的決策邊界18）以下屬于聚類算法的是（AB）。

A.K-MeansB.DBSCAN

C.AprioriD.KNN

19）（CD）都屬于簇有效性的監(jiān)督度量。

A.輪廓系數(shù)B.共性分類相關(guān)系數(shù)

C.焙D.F度量

20）（ABCD）這些數(shù)據(jù)特性都是對(duì)聚類分析具有很強(qiáng)影響的。A.

高維性B