2025年大學(xué)《數(shù)字人文》專業(yè)題庫——數(shù)字人文大數(shù)據(jù)分析與挖掘考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項不是數(shù)字人文的核心特征？（）A.跨學(xué)科性B.技術(shù)驅(qū)動C.定量分析D.歷史虛無主義2.大數(shù)據(jù)的“V”特征不包括？（）A.Volume（海量性）B.Velocity（高速性）C.Variety（多樣性）D.Veracity（真實性）3.下列哪一種數(shù)據(jù)庫更適合存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.NoSQL數(shù)據(jù)庫C.數(shù)據(jù)倉庫D.數(shù)據(jù)湖4.決策樹算法屬于哪種類型的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)？（）A.分類B.聚類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.異常檢測5.下列哪種方法不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)？（）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)可視化6.下列哪個不是常用的機器學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹B.支持向量機C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.主成分分析7.表au主要用于？（）A.數(shù)據(jù)存儲B.數(shù)據(jù)挖掘C.數(shù)據(jù)可視化D.數(shù)據(jù)采集8.數(shù)字人文領(lǐng)域中最常用的文本分析方法之一是？（）A.社會網(wǎng)絡(luò)分析B.頻率統(tǒng)計C.地理信息系統(tǒng)D.情感分析9.下列哪一項不是文化遺產(chǎn)數(shù)字化保護(hù)中常用的技術(shù)？（）A.3D掃描B.虛擬現(xiàn)實C.大數(shù)據(jù)分析D.人工智能10.下列哪個案例不屬于數(shù)字人文領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用？（）A.基于歷史文獻(xiàn)分析社會變遷B.基于城市數(shù)據(jù)進(jìn)行城市規(guī)劃C.基于社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析輿情D.基于金融數(shù)據(jù)進(jìn)行投資預(yù)測二、填空題（每空1分，共15分）1.數(shù)字人文是________和________交叉融合的學(xué)科領(lǐng)域。2.大數(shù)據(jù)的處理框架Hadoop的核心是________和________。3.數(shù)據(jù)挖掘的四大基本任務(wù)包括分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘和________。4.機器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和________。5.數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要步驟包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和________。6.Python是一種popular的________語言，常用于數(shù)據(jù)分析。7.數(shù)字人文領(lǐng)域常用的數(shù)據(jù)分析工具有________、R和Tableau等。8.文本分析的基本步驟包括文本________、分詞、詞性標(biāo)注和________。9.社會網(wǎng)絡(luò)分析主要研究________之間的關(guān)系和結(jié)構(gòu)。10.數(shù)字人文大數(shù)據(jù)分析與挖掘的最終目的是________。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述數(shù)字人文的定義及其主要特征。2.簡述大數(shù)據(jù)的四個主要特征（4V）。3.簡述數(shù)據(jù)挖掘的主要流程。4.簡述數(shù)字人文領(lǐng)域大數(shù)據(jù)分析與挖掘的意義。四、論述題（10分）結(jié)合具體案例，論述大數(shù)據(jù)分析在數(shù)字人文領(lǐng)域中的應(yīng)用。五、操作題/編程題（15分）假設(shè)你是一名數(shù)字人文研究人員，需要分析一份包含作者、出版年份、關(guān)鍵詞、引用次數(shù)等信息的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)集。請使用Python編寫代碼，完成以下任務(wù)：1.讀取數(shù)據(jù)集，并展示前5條記錄。2.計算每篇文獻(xiàn)的平均引用次數(shù)。3.找出出版年份最早和最晚的文獻(xiàn)，并展示其詳細(xì)信息。4.根據(jù)關(guān)鍵詞數(shù)量對文獻(xiàn)進(jìn)行降序排序，并展示前10篇文獻(xiàn)的詳細(xì)信息。試卷答案一、選擇題1.D2.D3.B4.A5.D6.D7.C8.B9.D10.D二、填空題1.人文學(xué)科；信息科學(xué)2.HDFS；MapReduce3.異常檢測4.強化學(xué)習(xí)5.數(shù)據(jù)規(guī)約6.編程7.Python8.矢量化；主題建模9.社會關(guān)系10.賦予人文數(shù)據(jù)新的意義三、簡答題1.數(shù)字人文的定義及其主要特征：定義：數(shù)字人文是人文學(xué)科與信息科學(xué)交叉融合的學(xué)科領(lǐng)域，它利用數(shù)字技術(shù)、計算方法和數(shù)據(jù)分析手段來研究人文現(xiàn)象。主要特征：跨學(xué)科性、技術(shù)驅(qū)動、定量分析、對話性、開放性。解析思路：第一步，明確數(shù)字人文是人文學(xué)科和信息科學(xué)的交叉領(lǐng)域。第二步，闡述其研究目的，即利用數(shù)字技術(shù)、計算方法和數(shù)據(jù)分析手段研究人文現(xiàn)象。第三步，列出其核心特征：跨學(xué)科性（人文與計算機科學(xué)等學(xué)科的結(jié)合）、技術(shù)驅(qū)動（以數(shù)字技術(shù)為核心）、定量分析（運用數(shù)據(jù)和方法進(jìn)行量化研究）、對話性（在人文領(lǐng)域內(nèi)部以及與其他學(xué)科之間進(jìn)行對話）、開放性（強調(diào)資源共享和協(xié)作）。2.大數(shù)據(jù)的四個主要特征（4V）：Volume（海量性）：指的是大數(shù)據(jù)規(guī)模巨大，數(shù)據(jù)量達(dá)到TB甚至PB級別。Velocity（高速性）：指的是大數(shù)據(jù)生成速度快，數(shù)據(jù)流速度快，需要實時或準(zhǔn)實時處理。Variety（多樣性）：指的是大數(shù)據(jù)類型多樣，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Veracity（真實性）：指的是大數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，存在噪聲數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)和不一致數(shù)據(jù)。解析思路：第一步，列出大數(shù)據(jù)的四個主要特征：Volume、Velocity、Variety、Veracity。第二步，對每個特征進(jìn)行解釋：Volume強調(diào)數(shù)據(jù)規(guī)模巨大；Velocity強調(diào)數(shù)據(jù)生成速度快；Variety強調(diào)數(shù)據(jù)類型多樣；Veracity強調(diào)數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。3.數(shù)據(jù)挖掘的主要流程：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和數(shù)據(jù)集成。數(shù)據(jù)挖掘：包括選擇合適的挖掘算法，如分類、聚類、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘等。結(jié)果解釋：對挖掘結(jié)果進(jìn)行解釋和分析，評估其有效性和實用性。應(yīng)用評價：將挖掘結(jié)果應(yīng)用于實際問題，并評估其效果。解析思路：第一步，列出數(shù)據(jù)挖掘的四個主要階段：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果解釋、應(yīng)用評價。第二步，對每個階段進(jìn)行簡要說明：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段主要進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理和集成；數(shù)據(jù)挖掘階段選擇合適的算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘；結(jié)果解釋階段對挖掘結(jié)果進(jìn)行分析和解釋；應(yīng)用評價階段將挖掘結(jié)果應(yīng)用于實際問題并評估其效果。4.大數(shù)據(jù)分析在數(shù)字人文領(lǐng)域中的應(yīng)用的意義：提供新的研究視角和方法：大數(shù)據(jù)分析可以幫助研究者從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律和模式，提供新的研究視角和方法。推動人文學(xué)科的發(fā)展：大數(shù)據(jù)分析可以推動人文學(xué)科的理論創(chuàng)新和方法論變革，促進(jìn)人文學(xué)科的跨學(xué)科發(fā)展。促進(jìn)文化遺產(chǎn)的保護(hù)和傳承：大數(shù)據(jù)分析可以幫助研究者更好地保護(hù)和傳承文化遺產(chǎn)，例如通過分析歷史文獻(xiàn)、圖像和音視頻數(shù)據(jù)來研究文化遺產(chǎn)的歷史、文化和藝術(shù)價值。提升人文研究的效率和精度：大數(shù)據(jù)分析可以提高人文研究的效率和精度，例如通過文本分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析等方法來研究社會現(xiàn)象和文化現(xiàn)象。解析思路：第一步，從提供新的研究視角和方法、推動人文學(xué)科的發(fā)展、促進(jìn)文化遺產(chǎn)的保護(hù)和傳承、提升人文研究的效率和精度四個方面闡述大數(shù)據(jù)分析在數(shù)字人文領(lǐng)域中的應(yīng)用意義。第二步，分別對每個方面進(jìn)行詳細(xì)說明，例如提供新的研究視角和方法：大數(shù)據(jù)分析可以幫助研究者從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律和模式，例如通過分析歷史文獻(xiàn)中的關(guān)鍵詞頻率來研究社會思潮的變遷；推動人文學(xué)科的發(fā)展：大數(shù)據(jù)分析可以推動人文學(xué)科的理論創(chuàng)新和方法論變革，例如通過構(gòu)建大規(guī)模的語料庫來研究語言演變規(guī)律；促進(jìn)文化遺產(chǎn)的保護(hù)和傳承：大數(shù)據(jù)分析可以幫助研究者更好地保護(hù)和傳承文化遺產(chǎn)，例如通過分析文化遺產(chǎn)的圖像和音視頻數(shù)據(jù)來研究其藝術(shù)風(fēng)格和歷史價值；提升人文研究的效率和精度：大數(shù)據(jù)分析可以提高人文研究的效率和精度，例如通過文本分析和社會網(wǎng)絡(luò)分析等方法來研究社會現(xiàn)象和文化現(xiàn)象。四、論述題結(jié)合具體案例，論述大數(shù)據(jù)分析在數(shù)字人文領(lǐng)域中的應(yīng)用。案例：基于歷史文獻(xiàn)分析社會變遷大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用：1.數(shù)據(jù)收集與整理：收集大量的歷史文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，例如政府檔案、報紙、日記、信件等，并使用自然語言處理技術(shù)進(jìn)行文本清洗和預(yù)處理。2.關(guān)鍵詞頻率分析：通過分析歷史文獻(xiàn)中的關(guān)鍵詞頻率，可以研究社會思潮的變遷。例如，通過分析不同時期報紙中“改革”、“革命”、“自由”等關(guān)鍵詞的出現(xiàn)頻率，可以研究社會思潮的演變過程。3.社會網(wǎng)絡(luò)分析：通過分析歷史人物之間的書信往來、合作關(guān)系等數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建社會網(wǎng)絡(luò)，研究社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和演變。例如，通過分析明清時期士大夫之間的書信往來，可以研究士大夫集團的社會網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和互動模式。4.情感分析：通過分析歷史文獻(xiàn)中的情感傾向，可以研究社會情緒的變遷。例如，通過分析不同時期民眾的日記和書信中的情感傾向，可以研究民眾對社會事件的反應(yīng)和社會情緒的演變。5.主題建模：通過主題建模技術(shù)，可以挖掘歷史文獻(xiàn)中的主題分布和演變規(guī)律。例如，通過分析不同時期政府檔案中的主題分布，可以研究政府政策的重點變化。意義：解析思路：第一步，選擇一個具體的案例：基于歷史文獻(xiàn)分析社會變遷。第二步，詳細(xì)闡述大數(shù)據(jù)分析在該案例中的應(yīng)用，包括數(shù)據(jù)收集與整理、關(guān)鍵詞頻率分析、社會網(wǎng)絡(luò)分析、情感分析和主題建模等技術(shù)方法。第三步，分析大數(shù)據(jù)分析在該案例中的意義，例如更深入地研究社會變遷的規(guī)律和機制，為理解現(xiàn)代社會提供歷史借鑒。每個技術(shù)方法都結(jié)合具體的應(yīng)用場景進(jìn)行說明，并闡述其作用和意義。五、操作題/編程題```python#假設(shè)數(shù)據(jù)集存儲在名為"literature.csv"的文件中，使用pandas庫進(jìn)行操作importpandasaspd#1.讀取數(shù)據(jù)集，并展示前5條記錄data=pd.read_csv("literature.csv")print(data.head())#2.計算每篇文獻(xiàn)的平均引用次數(shù)average_citations=data["引用次數(shù)"].mean()print("每篇文獻(xiàn)的平均引用次數(shù):",average_citations)#3.找出出版年份最早和最晚的文獻(xiàn)，并展示其詳細(xì)信息earliest_publication=data.loc[data["出版年份"].idxmin()]latest_publication=data.l