2025年大學《數字人文》專業(yè)題庫——數字人文技術在電子商務中的應用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每題5分，共20分）1.數字人文2.電子商務3.數據挖掘4.網絡分析二、簡答題（每題10分，共30分）1.簡述數字人文的核心研究方法。2.數字人文技術如何幫助電商平臺進行精準營銷？3.比較文本分析在網絡評論分析和用戶畫像構建中的應用異同。三、案例分析題（每題25分，共50分）1.某電商平臺收集了大量的用戶購買記錄和商品評價數據。請分析該平臺可以如何運用數字人文技術進行用戶行為分析和產品改進，并說明具體的技術方法和分析步驟。2.舉例說明數字人文技術如何用于分析社交媒體上的消費者口碑對電商平臺的影響。請結合具體案例，闡述分析過程和可能得到的研究結論。試卷答案一、名詞解釋1.數字人文：數字人文是運用數字技術進行人文研究的新興領域，它借助計算機科學、信息科學等手段，對人文領域的數據進行收集、整理、分析、可視化，從而推動人文研究的范式變革和方法創(chuàng)新。*解析：此題考察對數字人文基本概念的理解。答案應包含數字人文的定義、核心特征（如跨學科性、技術性、數據驅動等）以及其目標（如推動人文研究創(chuàng)新）。解析思路在于準確把握數字人文的內涵和外延，并能簡潔明了地表達出來。2.電子商務：電子商務是指在互聯(lián)網、電子數據交換和電子支付等技術的支持下，進行的在線商品或服務交易活動，包括在線零售、在線支付、物流配送、網絡營銷等環(huán)節(jié)。*解析：此題考察對電子商務基本概念的理解。答案應包含電子商務的定義、核心要素（如互聯(lián)網、電子支付、在線交易等）以及其主要活動形式。解析思路在于準確把握電子商務的內涵和外延，并能清晰地闡述其構成要素和運作模式。3.數據挖掘：數據挖掘是從大量的、高維的、復雜的數據庫中，通過運用統(tǒng)計學、機器學習、模式識別等技術，發(fā)現(xiàn)隱藏在數據中的潛在模式、關聯(lián)和趨勢，從而提取有價值的信息和知識的過程。*解析：此題考察對數據挖掘概念的理解。答案應包含數據挖掘的定義、核心目標（如發(fā)現(xiàn)模式、關聯(lián)和趨勢）、主要技術（如統(tǒng)計分析、機器學習、模式識別等）以及其應用價值。解析思路在于準確把握數據挖掘的內涵、外延和應用場景，并能簡明扼要地表達出來。4.網絡分析：網絡分析是研究網絡結構和網絡行為的一門學科，它通過構建網絡模型，分析節(jié)點之間的連接關系、信息傳播路徑、網絡演化規(guī)律等，從而揭示網絡的結構特征和功能屬性。*解析：此題考察對網絡分析概念的理解。答案應包含網絡分析的定義、核心內容（如節(jié)點關系、信息傳播、網絡演化等）、主要方法（如社會網絡分析、復雜網絡分析等）以及其應用領域。解析思路在于準確把握網絡分析的內涵、外延和應用范圍，并能清晰地闡述其研究內容和方法。二、簡答題1.數字人文的核心研究方法：數字人文的核心研究方法包括數據驅動的研究方法、計算分析的方法、可視化方法、網絡分析方法、文本分析方法等。數據驅動的研究方法強調以數據為基礎，通過收集、整理、分析大量數據來發(fā)現(xiàn)問題、驗證假設；計算分析的方法利用計算機技術進行數據處理和分析，提高研究效率和精度；可視化方法將數據轉化為圖形、圖像等可視化形式，幫助研究者更直觀地理解數據；網絡分析方法研究網絡結構和網絡行為，揭示網絡中的關系和模式；文本分析方法對文本數據進行量化分析，提取文本中的信息和知識。*解析：此題考察對數字人文核心研究方法的掌握程度。答案應列舉數字人文的主要研究方法，并對每種方法進行簡要解釋。解析思路在于熟悉數字人文的研究方法體系，并能準確闡述每種方法的特點和應用場景。2.數字人文技術如何幫助電商平臺進行精準營銷：數字人文技術可以通過用戶行為分析、用戶畫像構建、個性化推薦、營銷效果評估等方面，幫助電商平臺進行精準營銷。通過分析用戶的瀏覽記錄、購買記錄、搜索記錄等行為數據，可以構建用戶畫像，了解用戶的需求和偏好；利用文本分析技術分析用戶評論、社交媒體討論等，可以了解用戶的情感傾向和口碑；利用網絡分析技術可以分析用戶之間的關系網絡，發(fā)現(xiàn)關鍵影響者；利用可視化技術可以直觀地展示用戶數據和分析結果，幫助營銷人員制定更精準的營銷策略；最后，利用數據分析技術可以對營銷效果進行評估，不斷優(yōu)化營銷策略。*解析：此題考察對數字人文技術在電子商務精準營銷中應用的理解。答案應從用戶行為分析、用戶畫像構建、個性化推薦、營銷效果評估等方面，闡述數字人文技術如何幫助電商平臺進行精準營銷。解析思路在于理解數字人文技術的應用場景，并能結合電子商務的實際需求，具體說明其應用方式和作用機制。3.比較文本分析在網絡評論分析和用戶畫像構建中的應用異同：文本分析在網絡評論分析和用戶畫像構建中的應用既有相同點，也有不同點。相同點在于，兩者都利用文本分析技術對文本數據進行量化分析，提取文本中的信息和知識，并用這些信息來理解用戶的行為和偏好。不同點在于，網絡評論分析主要關注用戶對產品、服務的評價和反饋，通過分析評論的情感傾向、主題分布等，了解用戶對產品或服務的滿意度和改進方向；而用戶畫像構建則更關注用戶的整體特征，通過分析用戶的興趣愛好、消費習慣等，構建用戶的全貌，以便進行更精準的營銷和服務。此外，網絡評論分析更側重于對已有文本數據的分析，而用戶畫像構建則可能需要結合多種數據來源，包括文本數據、行為數據等。*解析：此題考察對文本分析在不同應用場景中異同的理解。答案應從相同點和不同點兩個方面進行比較分析，并分別進行解釋。解析思路在于理解文本分析的基本原理和應用場景，并能結合具體案例，分析其在不同場景中的應用方式和作用機制。三、案例分析題1.某電商平臺收集了大量的用戶購買記錄和商品評價數據。請分析該平臺可以如何運用數字人文技術進行用戶行為分析和產品改進，并說明具體的技術方法和分析步驟。*用戶行為分析：*技術方法：可以利用數據挖掘中的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法（如Apriori算法）分析用戶的購買行為，發(fā)現(xiàn)用戶購買商品之間的關聯(lián)關系；利用聚類算法（如K-means算法）對用戶進行分群，發(fā)現(xiàn)不同用戶的購買特征；利用時間序列分析預測用戶的未來購買行為。*分析步驟：1.數據預處理：對用戶購買記錄數據進行清洗、去重、格式化等操作，構建用戶購買行為數據庫。2.關聯(lián)規(guī)則挖掘：利用Apriori算法挖掘用戶購買商品之間的關聯(lián)規(guī)則，例如，購買商品A的用戶往往會購買商品B。3.用戶聚類：利用K-means算法對用戶進行聚類，例如，可以將用戶分為高消費用戶、低消費用戶、沖動消費用戶等。4.購買行為預測：利用時間序列分析方法，根據用戶的過去購買行為，預測用戶的未來購買行為。*產品改進：*技術方法：可以利用文本分析技術分析用戶評價數據，提取用戶對產品的滿意度和改進建議；利用情感分析技術分析用戶評價的情感傾向，了解用戶對產品的整體評價。*分析步驟：1.數據預處理：對用戶評價數據進行清洗、去重、分詞等操作，構建用戶評價文本數據庫。2.文本分析：利用文本分析技術提取用戶評價中的關鍵詞、主題等，例如，可以提取出用戶關注的產品的功能、質量、價格等方面。3.情感分析：利用情感分析技術分析用戶評價的情感傾向，例如，可以分析出用戶對產品的正面評價、負面評價和中性評價的比例。4.產品改進建議：根據用戶評價中的關鍵詞、主題和情感傾向，提出產品改進建議，例如，可以改進產品的功能、提高產品的質量、調整產品的價格等。*解析：此題考察學生運用數字人文技術進行用戶行為分析和產品改進的能力。答案應從用戶行為分析和產品改進兩個方面進行闡述，并分別說明具體的技術方法和分析步驟。解析思路在于理解數字人文技術在數據分析中的應用，并能結合電子商務的實際場景，提出具體的技術方案和分析流程。2.舉例說明數字人文技術如何用于分析社交媒體上的消費者口碑對電商平臺的影響。請結合具體案例，闡述分析過程和可能得到的研究結論。*分析過程：*數據收集：可以利用網絡爬蟲技術從社交媒體平臺上收集與電商平臺相關的用戶評論、帖子、轉發(fā)等數據。*數據預處理：對收集到的數據進行清洗、去重、分詞等操作，構建社交媒體文本數據庫。*文本分析：利用文本分析技術對社交媒體文本數據進行分析，例如，可以利用情感分析技術分析用戶對電商平臺的整體評價，利用主題分析技術分析用戶關注的話題，利用命名實體識別技術識別出用戶提到的產品、品牌、人物等實體。*網絡分析：利用網絡分析技術分析用戶之間的關系網絡，例如，可以利用社交網絡分析技術識別出關鍵影響者，利用信息傳播路徑分析技術追蹤信息的傳播過程。*可視化：利用可視化技術將分析結果可視化，例如，可以利用詞云圖展示用戶關注的關鍵詞，利用情感傾向圖展示用戶對電商平臺的整體評價，利用網絡圖展示用戶之間的關系網絡。*可能的研究結論：*消費者口碑對電商平臺的影響：通過分析社交媒體上的消費者口碑，可以發(fā)現(xiàn)消費者對電商平臺的評價對電商平臺的品牌形象、產品銷售、用戶忠誠度等方面都有重要的影響。*關鍵影響者：通過網絡分析，可以識別出社交媒體上的關鍵影響者，這些關鍵影響者的言論和行為對其他用戶的影響較大，電商平臺可以利用這些關鍵影響者進行營銷推廣。*信息傳播路徑：通過信息傳播路徑分析，可以追蹤到負面信息的傳播過程，電商平臺可以及時采取措施進行應對，避免負面信息的擴散。*電商平臺改進方向：通過分析消費者口碑，電商平臺可以了解用戶的需求和痛點，從而改進產品和服務，提高用戶滿意度。*案例：例如，某電商平臺在社交媒體上出現(xiàn)了大量關于產品質量問題的負面評論，通過利用數字人文技術進行分析，發(fā)現(xiàn)這些負面評論主要來自于某個關鍵影響者，該關鍵影響者的言論對其他用戶的影響較大。電商平臺及時與該關鍵影響者進行