2025年電信人工智能學(xué)習(xí)考試題庫(含答案)一、單項選擇題（每題2分，共20題，總分40分）1.在電信網(wǎng)絡(luò)的用戶行為分析中，常用于識別異常流量的機(jī)器學(xué)習(xí)算法是（）。A.Kmeans聚類B.線性回歸C.樸素貝葉斯D.決策樹答案：A解析：異常流量通常表現(xiàn)為數(shù)據(jù)分布中的離群點，Kmeans通過聚類劃分正常流量的簇，離群點即為異常流量。2.以下哪項不屬于電信AI場景中“數(shù)據(jù)脫敏”的核心目標(biāo)？（）A.保護(hù)用戶隱私B.保留數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)特征C.提升模型訓(xùn)練速度D.符合GDPR等法規(guī)要求答案：C解析：數(shù)據(jù)脫敏的核心是在保護(hù)隱私的前提下保留數(shù)據(jù)可用性，與模型訓(xùn)練速度無直接關(guān)聯(lián)。3.5G網(wǎng)絡(luò)中，基于AI的動態(tài)資源調(diào)度主要優(yōu)化的指標(biāo)是（）。A.基站能耗B.用戶連接數(shù)C.端到端時延與帶寬利用率D.信號覆蓋范圍答案：C解析：動態(tài)資源調(diào)度通過AI預(yù)測流量需求，調(diào)整資源分配，重點優(yōu)化時延和帶寬利用率。4.電信智能客服系統(tǒng)中，意圖識別模塊通常采用的模型是（）。A.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）+注意力機(jī)制答案：D解析：意圖識別需捕捉上下文語義，BiLSTM+注意力機(jī)制能有效處理序列依賴并聚焦關(guān)鍵信息。5.在電信故障預(yù)測中，若歷史故障數(shù)據(jù)存在類別不平衡（如嚴(yán)重故障樣本極少），最有效的解決方法是（）。A.增加正常樣本數(shù)量B.使用SMOTE過采樣少數(shù)類C.降低模型復(fù)雜度D.采用準(zhǔn)確率作為評估指標(biāo)答案：B解析：SMOTE（合成少數(shù)類過采樣技術(shù)）通過合成新樣本平衡類別分布，避免模型偏向多數(shù)類。6.以下哪項屬于電信AI邊緣計算的典型應(yīng)用？（）A.核心網(wǎng)全局流量分析B.基站本地實時故障檢測C.運(yùn)營商大數(shù)據(jù)平臺用戶畫像D.跨區(qū)域網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋬?yōu)化答案：B解析：邊緣計算強(qiáng)調(diào)本地化低時延處理，基站本地實時故障檢測需快速響應(yīng)，符合邊緣計算場景。7.電信網(wǎng)絡(luò)中的“網(wǎng)絡(luò)切片”與AI結(jié)合的主要目的是（）。A.減少切片數(shù)量B.動態(tài)調(diào)整切片資源以適配業(yè)務(wù)需求C.統(tǒng)一所有切片的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)D.降低切片管理系統(tǒng)的復(fù)雜度答案：B解析：AI通過預(yù)測不同業(yè)務(wù)（如eMBB、URLLC）的流量需求，動態(tài)調(diào)整切片資源分配，提升資源利用率。8.用于電信用戶churn（離網(wǎng)）預(yù)測的特征中，最不相關(guān)的是（）。A.近3個月每月通話時長B.套餐變更次數(shù)C.用戶手機(jī)品牌D.賬單逾期記錄答案：C解析：用戶手機(jī)品牌與離網(wǎng)行為無直接因果關(guān)系，其他選項均反映用戶使用習(xí)慣或消費(fèi)意愿。9.以下哪種算法最適合處理電信網(wǎng)絡(luò)中的時序數(shù)據(jù)（如每5分鐘采集的基站負(fù)載）？（）A.支持向量機(jī)（SVM）B.隨機(jī)森林C.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.邏輯回歸答案：C解析：LSTM能捕捉時序數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，適合處理基站負(fù)載等時間序列預(yù)測問題。10.電信AI系統(tǒng)中，模型部署時需重點考慮的“可解釋性”主要是為了（）。A.提升模型準(zhǔn)確率B.滿足監(jiān)管要求（如解釋用戶為何被判定為高風(fēng)險）C.減少模型計算資源消耗D.簡化模型訓(xùn)練流程答案：B解析：電信業(yè)務(wù)涉及用戶權(quán)益（如信用評估、故障責(zé)任判定），監(jiān)管要求模型決策需可解釋。11.在電信智能運(yùn)維中，“根因分析（RCA）”的核心目標(biāo)是（）。A.記錄所有故障現(xiàn)象B.識別導(dǎo)致故障的根本原因（如某塊板卡老化）C.統(tǒng)計故障發(fā)生頻率D.自動恢復(fù)故障業(yè)務(wù)答案：B解析：根因分析通過關(guān)聯(lián)多維度數(shù)據(jù)（如告警、性能指標(biāo)），定位故障根源，而非僅處理表面現(xiàn)象。12.電信AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，“數(shù)據(jù)時效性”的關(guān)鍵影響是（）。A.數(shù)據(jù)量大小B.模型對當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的適配能力C.數(shù)據(jù)存儲成本D.數(shù)據(jù)標(biāo)注難度答案：B解析：電信網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)（如用戶行為、業(yè)務(wù)類型）隨時間變化，過時數(shù)據(jù)會導(dǎo)致模型泛化能力下降。13.以下哪項屬于“聯(lián)邦學(xué)習(xí)”在電信場景中的典型應(yīng)用？（）A.多個運(yùn)營商聯(lián)合訓(xùn)練用戶畫像模型（不共享原始數(shù)據(jù)）B.同一運(yùn)營商內(nèi)部集中式訓(xùn)練全網(wǎng)模型C.使用公開的通信數(shù)據(jù)集訓(xùn)練通用模型D.單基站本地訓(xùn)練故障檢測模型答案：A解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過加密參數(shù)交換實現(xiàn)“數(shù)據(jù)不出域”，適合多個機(jī)構(gòu)聯(lián)合建模（如運(yùn)營商間用戶行為分析）。14.電信網(wǎng)絡(luò)中，AI驅(qū)動的“智能QoS（服務(wù)質(zhì)量）保障”主要優(yōu)化的指標(biāo)不包括（）。A.丟包率B.延遲抖動C.基站位置D.帶寬利用率答案：C解析：QoS保障關(guān)注業(yè)務(wù)傳輸質(zhì)量（丟包、延遲、帶寬），基站位置是網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃階段的靜態(tài)參數(shù)。15.在電信反欺詐場景中，AI模型需重點識別的異常行為是（）。A.用戶夜間通話B.短時間內(nèi)跨多區(qū)域的高頻呼叫C.每月固定時間繳費(fèi)D.套餐內(nèi)流量正常使用答案：B解析：短時間跨多區(qū)域高頻呼叫符合偽基站或詐騙電話的典型特征。16.電信AI模型評估時，若測試集與訓(xùn)練集的分布差異較大，會導(dǎo)致（）。A.模型過擬合B.模型欠擬合C.模型泛化能力差D.訓(xùn)練速度變慢答案：C解析：分布差異（如訓(xùn)練集為4G數(shù)據(jù)，測試集為5G數(shù)據(jù)）會導(dǎo)致模型無法適應(yīng)新數(shù)據(jù)，泛化能力下降。17.以下哪種技術(shù)最適合電信網(wǎng)絡(luò)中的“實時流量預(yù)測”？（）A.批量處理（BatchProcessing）B.流處理（StreamProcessing）+輕量級模型（如LightGBM）C.離線訓(xùn)練+定期更新模型D.基于規(guī)則的專家系統(tǒng)答案：B解析：實時流量預(yù)測需低時延處理數(shù)據(jù)流，流處理框架（如Flink）結(jié)合輕量級模型可滿足實時性要求。18.電信AI系統(tǒng)中，“模型冷啟動”問題主要指（）。A.新模型部署時計算資源不足B.缺乏歷史數(shù)據(jù)時模型無法有效訓(xùn)練C.模型在低溫環(huán)境下性能下降D.用戶拒絕使用新AI功能答案：B解析：冷啟動指新業(yè)務(wù)/用戶無歷史數(shù)據(jù)，導(dǎo)致模型無法學(xué)習(xí)有效特征（如新套餐用戶的離網(wǎng)預(yù)測）。19.在電信網(wǎng)絡(luò)切片的AI管理中，“切片隔離性”的核心要求是（）。A.切片間資源完全獨(dú)立，無任何共享B.切片故障不影響其他切片的正常運(yùn)行C.所有切片使用相同的AI模型D.切片的QoS指標(biāo)完全一致答案：B解析：隔離性強(qiáng)調(diào)故障隔離，確保某切片異常（如擁塞）不蔓延至其他切片，而非資源完全獨(dú)立。20.電信AI倫理風(fēng)險中，最需關(guān)注的是（）。A.模型參數(shù)過多導(dǎo)致計算成本高B.算法對特定用戶群體的歧視（如地域、年齡）C.模型訓(xùn)練時間過長D.數(shù)據(jù)存儲格式不統(tǒng)一答案：B解析：倫理風(fēng)險主要涉及公平性，如AI可能因訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏差對某些用戶群體（如老年用戶）做出不公正判定（如限制服務(wù)）。二、多項選擇題（每題3分，共10題，總分30分，少選、錯選均不得分）1.電信AI應(yīng)用中，“數(shù)據(jù)清洗”的主要步驟包括（）。A.缺失值處理（如插值、刪除）B.異常值檢測（如Zscore、IQR）C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（如歸一化、標(biāo)準(zhǔn)化）D.特征工程（如特征組合、降維）答案：ABC解析：數(shù)據(jù)清洗是預(yù)處理階段，主要解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題；特征工程屬于特征提取階段，不屬于清洗步驟。2.以下屬于電信智能運(yùn)維AI場景的有（）。A.基站故障自動診斷（如通過傳感器數(shù)據(jù)預(yù)測板卡故障）B.網(wǎng)絡(luò)擁塞實時預(yù)警（如預(yù)測未來1小時某區(qū)域流量過載）C.用戶套餐推薦（基于歷史消費(fèi)行為）D.光纜線路隱患識別（如通過無人機(jī)圖像識別線路老化）答案：ABD解析：用戶套餐推薦屬于客戶運(yùn)營場景，智能運(yùn)維聚焦網(wǎng)絡(luò)設(shè)備與鏈路的維護(hù)。3.5G網(wǎng)絡(luò)中，AI可優(yōu)化的關(guān)鍵性能指標(biāo)（KPI）包括（）。A.移動性管理成功率（如切換成功率）B.用戶平均下載速率C.基站天線方向角（靜態(tài)參數(shù)）D.端到端時延（e2eLatency）答案：ABD解析：天線方向角是網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃階段的靜態(tài)參數(shù)，AI主要優(yōu)化動態(tài)運(yùn)行指標(biāo)。4.電信用戶畫像的典型特征維度包括（）。A.通信行為（通話時長、流量使用）B.社交屬性（常聯(lián)系號碼、歸屬地）C.消費(fèi)能力（套餐價值、賬單金額）D.設(shè)備信息（手機(jī)型號、操作系統(tǒng)）答案：ABCD解析：用戶畫像需多維度刻畫，以上均為關(guān)鍵特征。5.電信AI模型部署時需考慮的關(guān)鍵因素有（）。A.計算資源限制（如邊緣節(jié)點的算力）B.模型推理延遲（如實時業(yè)務(wù)需<10ms）C.模型可解釋性（如監(jiān)管要求）D.數(shù)據(jù)傳輸成本（如邊緣到云端的帶寬）答案：ABCD解析：部署需平衡算力、時延、合規(guī)性及傳輸成本。6.以下哪些算法適合電信網(wǎng)絡(luò)中的“多標(biāo)簽分類”任務(wù)？（）A.二分類器組合（OnevsRest）B.隨機(jī)森林（支持多標(biāo)簽輸出）C.多層感知機(jī)（MLP）調(diào)整輸出層為多神經(jīng)元D.Kmeans聚類答案：ABC解析：多標(biāo)簽分類需模型輸出多個類別標(biāo)簽，Kmeans是聚類算法，不適用。7.電信AI中，“小樣本學(xué)習(xí)”的應(yīng)用場景包括（）。A.新型網(wǎng)絡(luò)故障（歷史樣本極少）B.新用戶套餐的使用行為預(yù)測C.全網(wǎng)流量的長期趨勢分析（樣本充足）D.罕見用戶行為（如跨國漫游異常）答案：ABD解析：小樣本學(xué)習(xí)解決樣本稀缺問題，長期趨勢分析樣本充足，無需小樣本技術(shù)。8.電信網(wǎng)絡(luò)安全中，AI可用于（）。A.惡意代碼檢測（如識別DDoS攻擊特征）B.釣魚短信分類（如基于文本內(nèi)容的垃圾郵件過濾）C.網(wǎng)絡(luò)訪問控制（如動態(tài)調(diào)整用戶權(quán)限）D.數(shù)據(jù)泄露檢測（如監(jiān)控敏感數(shù)據(jù)外傳）答案：ABCD解析：AI在安全領(lǐng)域可用于檢測、分類、控制及監(jiān)控等多環(huán)節(jié)。9.電信邊緣AI的優(yōu)勢包括（）。A.降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫说难舆tB.減少核心網(wǎng)帶寬消耗C.提升數(shù)據(jù)隱私（本地處理不上傳）D.支持全網(wǎng)全局優(yōu)化（需集中計算）答案：ABC解析：邊緣AI聚焦本地處理，全網(wǎng)全局優(yōu)化需云端集中計算，不屬于邊緣優(yōu)勢。10.電信AI模型評估時，常用的指標(biāo)有（）。A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.F1分?jǐn)?shù)（兼顧精確率與召回率）C.AUCROC（衡量分類器區(qū)分能力）D.均方誤差（MSE，用于回歸任務(wù)）答案：ABCD解析：分類任務(wù)用準(zhǔn)確率、F1、AUCROC；回歸任務(wù)用MSE，均為常用指標(biāo)。三、判斷題（每題1分，共10題，總分10分）1.電信用戶的“位置信息”屬于敏感數(shù)據(jù)，需脫敏處理后才能用于AI訓(xùn)練。（）答案：√解析：位置信息涉及用戶隱私，需通過匿名化（如坐標(biāo)偏移）脫敏。2.在電信網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，AI模型只需關(guān)注網(wǎng)絡(luò)性能指標(biāo)（如時延），無需考慮用戶體驗。（）答案：×解析：網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的最終目標(biāo)是提升用戶體驗（如視頻流暢度），需將用戶感知納入模型目標(biāo)。3.電信智能客服中，“實體識別”的目的是提取用戶問題中的關(guān)鍵信息（如“套餐”“流量”）。（）答案：√解析：實體識別通過命名實體識別（NER）技術(shù)提取關(guān)鍵實體，輔助意圖理解。4.電信AI模型訓(xùn)練時，使用的數(shù)據(jù)越全越好，無需考慮數(shù)據(jù)相關(guān)性。（）答案：×解析：無關(guān)數(shù)據(jù)會引入噪聲，降低模型性能，需篩選與任務(wù)相關(guān)的特征。5.5G網(wǎng)絡(luò)的“超可靠低時延通信（URLLC）”場景中，AI模型需具備毫秒級推理能力。（）答案：√解析：URLLC要求時延<10ms，模型推理需極快，通常采用輕量級模型或硬件加速。6.電信“網(wǎng)絡(luò)切片”的AI管理中，切片間資源可以動態(tài)共享，以提高利用率。（）答案：√解析：AI可根據(jù)切片需求動態(tài)調(diào)整資源，允許非關(guān)鍵切片臨時共享空閑資源。7.電信反欺詐模型中，“誤報率”比“漏報率”更重要，因為誤報會打擾用戶。（）答案：×解析：漏報（放過欺詐行為）可能導(dǎo)致用戶損失，通常需優(yōu)先降低漏報率，再平衡誤報。8.電信邊緣節(jié)點（如基站）的AI模型可以獨(dú)立訓(xùn)練，無需與云端模型同步。（）答案：×解析：邊緣模型需定期與云端同步全局參數(shù)（如聯(lián)邦學(xué)習(xí)），避免本地模型偏差。9.電信用戶“離網(wǎng)預(yù)測”模型中，若某特征（如“最近一次繳費(fèi)時間”）的重要性得分低，可直接刪除該特征。（）答案：×解析：特征重要性低可能因模型類型或數(shù)據(jù)分布導(dǎo)致，需結(jié)合業(yè)務(wù)邏輯判斷是否保留。10.電信AI系統(tǒng)的“可解釋性”與“準(zhǔn)確率”一定矛盾，提升可解釋性會降低準(zhǔn)確率。（）答案：×解析：部分模型（如決策樹）兼具可解釋性與較高準(zhǔn)確率，二者并非絕對矛盾。四、簡答題（每題5分，共4題，總分20分）1.簡述電信網(wǎng)絡(luò)中“AI+智能運(yùn)維”的典型應(yīng)用場景及核心價值。答案：典型場景包括：①故障預(yù)測（通過歷史告警、性能數(shù)據(jù)預(yù)測設(shè)備故障）；②根因分析（關(guān)聯(lián)多維度數(shù)據(jù)定位故障根源）；③自動化排障（如自動調(diào)整參數(shù)恢復(fù)業(yè)務(wù)）。核心價值：降低人工巡檢成本（效率提升50%以上），縮短故障修復(fù)時間（MTTR從小時級降至分鐘級），減少因故障導(dǎo)致的用戶投訴。2.說明在電信用戶“離網(wǎng)預(yù)測”任務(wù)中，如何解決“樣本不平衡”問題（如離網(wǎng)用戶僅占5%）。答案：解決方法包括：①數(shù)據(jù)層面：使用SMOTE過采樣離網(wǎng)樣本，或?qū)Ψ请x網(wǎng)樣本欠采樣；②算法層面：調(diào)整模型損失函數(shù)（如加權(quán)交叉熵，增加離網(wǎng)樣本的損失權(quán)重）；③評估指標(biāo)：放棄準(zhǔn)確率，采用F1分?jǐn)?shù)、召回率（重點關(guān)注離網(wǎng)用戶的正確識別）。3.對比“集中式AI”與“邊緣AI”在電信網(wǎng)絡(luò)中的適用場景及優(yōu)缺點。答案：集中式AI適用于全局優(yōu)化（如全網(wǎng)流量調(diào)度），依賴云端算力，優(yōu)點是利用全量數(shù)據(jù)訓(xùn)練高精度模型，缺點是時延高、帶寬消耗大。邊緣AI適用于本地實時處理（如基站故障檢測），優(yōu)點是低時延（<10ms）、隱私保護(hù)（數(shù)據(jù)不出站），缺點是受邊緣節(jié)點算力限制，模型復(fù)雜度低。4.列舉電信AI模型部署時需考慮的“可靠性”要求，并說明具體措施。答案：可靠性要求包括：①抗干擾能力（如網(wǎng)絡(luò)波動時模型仍能