自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線(xiàn)第1頁(yè)，共2頁(yè)阿壩職業(yè)學(xué)院《大型軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)與體系結(jié)構(gòu)》2024-2025學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個(gè)小題，每小題1分，共25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)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見(jiàn)的一種。以下關(guān)于協(xié)同過(guò)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(guò)濾推薦算法依賴(lài)用戶(hù)的行為數(shù)據(jù)，基于內(nèi)容的推薦算法依賴(lài)物品的特征B.協(xié)同過(guò)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?hù)提供有效的推薦，協(xié)同過(guò)濾推薦算法對(duì)新用戶(hù)存在冷啟動(dòng)問(wèn)題D.協(xié)同過(guò)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2、大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是至關(guān)重要的問(wèn)題。以下關(guān)于大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)措施的敘述，錯(cuò)誤的是（）A.數(shù)據(jù)加密可以保障數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中的安全性B.訪(fǎng)問(wèn)控制可以限制用戶(hù)對(duì)數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限C.匿名化處理能夠完全消除數(shù)據(jù)中的個(gè)人隱私信息D.數(shù)據(jù)備份與恢復(fù)與大數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)無(wú)關(guān)3、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理至關(guān)重要。以下關(guān)于數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響因素和管理方法，哪項(xiàng)說(shuō)法不準(zhǔn)確？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量可能受到數(shù)據(jù)來(lái)源的多樣性、數(shù)據(jù)錄入的錯(cuò)誤、數(shù)據(jù)更新的不及時(shí)等因素的影響B(tài).為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，可以采用數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)驗(yàn)證、數(shù)據(jù)監(jiān)控等方法C.數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理只需在數(shù)據(jù)收集階段進(jìn)行，后續(xù)處理過(guò)程中無(wú)需關(guān)注D.建立數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估指標(biāo)體系有助于衡量和改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量4、在大數(shù)據(jù)分析中，為了評(píng)估模型的泛化能力，以下哪種方法經(jīng)常被使用？（）A.交叉驗(yàn)證B.留出法C.自助法D.以上都是5、在大數(shù)據(jù)處理中，常常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。假設(shè)有多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，包含相同或相似的信息，但格式和字段名稱(chēng)不同。以下哪種技術(shù)可以用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)融合？（）A.ETL（Extract,Transform,Load）B.數(shù)據(jù)清洗C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化D.Alloftheabove（以上皆是）6、在大數(shù)據(jù)處理架構(gòu)中，Hadoop是一種廣泛應(yīng)用的技術(shù)，以下關(guān)于Hadoop的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.Hadoop由HDFS和MapReduce兩個(gè)核心組件組成B.HDFS是一種分布式文件系統(tǒng)，用于存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)C.MapReduce是一種分布式計(jì)算框架，用于處理大數(shù)據(jù)D.Hadoop只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)7、大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于學(xué)生學(xué)習(xí)行為分析和個(gè)性化教學(xué)，提高教學(xué)質(zhì)量和效果B.大數(shù)據(jù)可以用于教育資源管理和優(yōu)化，提高教育資源的利用效率和公平性C.大數(shù)據(jù)可以用于教育評(píng)估和決策支持，提高教育管理的科學(xué)性和有效性D.大數(shù)據(jù)在教育領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于學(xué)校教育，不能應(yīng)用于在線(xiàn)教育和終身教育8、在處理海量文本數(shù)據(jù)時(shí)，自然語(yǔ)言處理技術(shù)常常被應(yīng)用。以下關(guān)于詞袋模型和詞嵌入模型的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞袋模型忽略了詞序信息，詞嵌入模型能夠捕捉詞之間的語(yǔ)義關(guān)系B.詞嵌入模型的維度通常比詞袋模型低C.詞袋模型計(jì)算簡(jiǎn)單，詞嵌入模型訓(xùn)練相對(duì)復(fù)雜D.詞袋模型在處理短文本時(shí)效果較好，詞嵌入模型更適合長(zhǎng)文本9、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.MapReduce處理數(shù)據(jù)的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進(jìn)行迭代計(jì)算C.MapReduce的容錯(cuò)性比Spark更強(qiáng)D.Spark能夠在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)，而MapReduce通常需要頻繁讀寫(xiě)磁盤(pán)10、假設(shè)一個(gè)社交媒體平臺(tái)擁有數(shù)十億用戶(hù)，每天產(chǎn)生海量的文本數(shù)據(jù)，包括帖子、評(píng)論、私信等。為了對(duì)這些文本數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析，判斷用戶(hù)的態(tài)度是積極、消極還是中性，以下哪種方法通常不是首選？（）A.基于詞典的方法B.機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)算法C.深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.人工逐一閱讀和判斷11、在大數(shù)據(jù)的情感分析中，除了文本內(nèi)容，還可以考慮哪些因素來(lái)提高分析的準(zhǔn)確性？（）A.作者的社交關(guān)系B.文本發(fā)布的時(shí)間C.文本的長(zhǎng)度D.以上因素都可能對(duì)提高情感分析的準(zhǔn)確性有幫助12、在大數(shù)據(jù)分析中，聚類(lèi)分析是一種常用的方法。假設(shè)要對(duì)大量的客戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)，以便更好地了解客戶(hù)群體的特征。以下關(guān)于聚類(lèi)分析的說(shuō)法，哪一個(gè)是不準(zhǔn)確的？（）A.聚類(lèi)分析可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的客戶(hù)細(xì)分群體B.聚類(lèi)分析需要事先確定聚類(lèi)的數(shù)量C.不同的聚類(lèi)算法可能會(huì)產(chǎn)生不同的聚類(lèi)結(jié)果D.聚類(lèi)分析的結(jié)果可以為市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)策略提供參考13、大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用包括信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)、操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)等，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中應(yīng)用的描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，提高金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理能力B.大數(shù)據(jù)可以用于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，提高金融機(jī)構(gòu)的盈利能力C.大數(shù)據(jù)可以用于操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的內(nèi)部控制D.大數(shù)據(jù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用只局限于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，不能應(yīng)用于互聯(lián)網(wǎng)金融14、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)具有很多特點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景需要快速存儲(chǔ)和檢索大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且對(duì)數(shù)據(jù)的一致性要求不高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)可能是最佳選擇？（）A.Redis（內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)）B.Cassandra（分布式寬列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)）C.MongoDB（文檔數(shù)據(jù)庫(kù)）D.Alloftheabove（以上皆是）15、在大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析中，時(shí)間序列預(yù)測(cè)是常見(jiàn)的任務(wù)之一。假設(shè)我們有一個(gè)股票價(jià)格的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，需要預(yù)測(cè)未來(lái)的價(jià)格走勢(shì)。以下哪種方法常用于時(shí)間序列預(yù)測(cè)？（）A.線(xiàn)性回歸B.決策樹(shù)C.移動(dòng)平均法D.隨機(jī)森林16、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)具有很多優(yōu)點(diǎn)。假設(shè)一個(gè)應(yīng)用需要處理高并發(fā)的讀寫(xiě)請(qǐng)求，并且數(shù)據(jù)量巨大。以下哪種分布式數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)可能是合適的選擇？（）A.MySQLClusterB.TiDBC.CockroachDBD.Alloftheabove（以上皆是）17、在大數(shù)據(jù)的采樣技術(shù)中，分層采樣常用于保持?jǐn)?shù)據(jù)的分布特征。假設(shè)我們有一個(gè)包含不同年齡段人群的數(shù)據(jù)集，需要進(jìn)行采樣。以下關(guān)于分層采樣的說(shuō)法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.按照年齡段進(jìn)行隨機(jī)采樣，保證每個(gè)年齡段都有樣本被抽取B.對(duì)每個(gè)年齡段分別進(jìn)行全采樣C.只對(duì)人數(shù)較多的年齡段進(jìn)行采樣D.隨機(jī)選擇一部分樣本，不考慮年齡段的分布18、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)中，為了提高數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)速度，通常會(huì)使用緩存技術(shù)。以下關(guān)于緩存策略的描述，正確的是？（）A.最近最少使用（LRU）策略總是最優(yōu)的B.先進(jìn)先出（FIFO）策略適用于數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)模式穩(wěn)定的情況C.隨機(jī)替換策略在所有情況下性能最差D.緩存策略的選擇取決于數(shù)據(jù)的訪(fǎng)問(wèn)模式19、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)去重是一項(xiàng)常見(jiàn)任務(wù)。假設(shè)我們有一個(gè)包含大量重復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，以下哪種去重方法效率可能較低？（）A.使用哈希表進(jìn)行去重B.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序后去重C.逐個(gè)比較數(shù)據(jù)元素進(jìn)行去重D.利用數(shù)據(jù)庫(kù)的去重功能20、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類(lèi)分析，并且數(shù)據(jù)分布較為復(fù)雜，以下哪種聚類(lèi)算法可能更有效？（）A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類(lèi)D.以上都有可能21、對(duì)于一個(gè)大型電商平臺(tái)，要根據(jù)用戶(hù)的瀏覽和購(gòu)買(mǎi)歷史進(jìn)行個(gè)性化推薦，以下哪種技術(shù)是關(guān)鍵？（）A.數(shù)據(jù)可視化B.自然語(yǔ)言處理C.推薦系統(tǒng)D.數(shù)據(jù)清洗22、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，當(dāng)需要處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)類(lèi)型更具優(yōu)勢(shì)？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.列式數(shù)據(jù)庫(kù)23、在大數(shù)據(jù)的異常檢測(cè)中，基于密度的方法能夠發(fā)現(xiàn)不同形狀和大小的異常點(diǎn)。假設(shè)我們有一個(gè)二維的數(shù)據(jù)空間，以下哪種基于密度的異常檢測(cè)算法比較常用？（）A.LOF（LocalOutlierFactor）算法B.KNN（K-NearestNeighbors）算法C.IsolationForest算法D.One-ClassSVM算法24、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)架構(gòu)中，Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）具有重要地位。以下關(guān)于HDFS的特點(diǎn)，哪一項(xiàng)描述不太準(zhǔn)確？（）A.適合存儲(chǔ)大規(guī)模數(shù)據(jù)B.數(shù)據(jù)副本數(shù)量可以由用戶(hù)自定義C.具有較高的數(shù)據(jù)讀寫(xiě)并發(fā)性能D.不適合存儲(chǔ)小文件25、在大數(shù)據(jù)安全領(lǐng)域，訪(fǎng)問(wèn)控制是重要的防護(hù)手段。假設(shè)一個(gè)企業(yè)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)包含敏感的商業(yè)數(shù)據(jù)。以下哪種訪(fǎng)問(wèn)控制模型最適合？（）A.自主訪(fǎng)問(wèn)控制（DAC），用戶(hù)自主決定數(shù)據(jù)訪(fǎng)問(wèn)權(quán)限B.強(qiáng)制訪(fǎng)問(wèn)控制（MAC），基于系統(tǒng)的安全策略進(jìn)行嚴(yán)格限制C.基于角色的訪(fǎng)問(wèn)控制（RBAC），根據(jù)用戶(hù)角色分配權(quán)限D(zhuǎn).以上三種模型結(jié)合使用，實(shí)現(xiàn)多層次的訪(fǎng)問(wèn)控制二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)市場(chǎng)分析中的應(yīng)用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在游戲開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用。3、（本題5分）列舉大數(shù)據(jù)在藝術(shù)創(chuàng)作和鑒賞中的應(yīng)用。4、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在金融科技中的創(chuàng)新應(yīng)用。三、綜合分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）根據(jù)某電商企業(yè)的售后服務(wù)成本數(shù)據(jù)，提高服務(wù)效率，降低成本。2、（本題5分）對(duì)一家制造業(yè)企業(yè)的供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，優(yōu)化供應(yīng)鏈流程。3、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)行業(yè)的應(yīng)用，如房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)、市場(chǎng)供需分析，以及數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。4、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在新聞媒體行業(yè)的應(yīng)用，如新聞推薦、輿情分析，以及新聞?wù)鎸?shí)性的保障。5、（本題5分）探討大數(shù)據(jù)在密室逃脫場(chǎng)館中的應(yīng)用，如主題設(shè)計(jì)優(yōu)化、玩家解謎數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，以及密室逃脫場(chǎng)館的口碑管理。四、編程題（本大題共3個(gè)小題，共30分)1、（本題10分）利