2025年大學(xué)《信息與計(jì)算科學(xué)》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)挖掘在社會研究中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項(xiàng)的字母填在題后的括號內(nèi)。）1.在將原始社會研究數(shù)據(jù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘之前，通常需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。以下哪項(xiàng)不是常見的數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟？(A)數(shù)據(jù)清洗，處理缺失值和異常值(B)數(shù)據(jù)集成，合并來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)(C)數(shù)據(jù)變換，如標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化(D)數(shù)據(jù)規(guī)約，減少數(shù)據(jù)集大小以提升算法效率(E)特征選擇，為模型訓(xùn)練選擇最優(yōu)特征子集2.某社會研究項(xiàng)目旨在根據(jù)居民的年齡、收入和教育水平預(yù)測其投票偏好。最適合用于此分類任務(wù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法是？(A)K-Means聚類算法(B)Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法(C)決策樹算法(D)主成分分析（PCA）降維算法(E)K最近鄰（KNN）分類算法3.在分析大規(guī)模社交媒體文本數(shù)據(jù)以識別公眾對某社會事件的情緒傾向時(shí)，以下哪種技術(shù)最為常用？(A)社交網(wǎng)絡(luò)分析中的中心性度量(B)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘以發(fā)現(xiàn)話題之間的聯(lián)系(C)文本聚類以對評論進(jìn)行分組(D)文本挖掘中的情感分析(E)分類算法以預(yù)測用戶屬性4.評估一個(gè)分類模型性能的指標(biāo)中，召回率主要衡量的是？(A)模型正確預(yù)測為正類的樣本占所有正類樣本的比例(B)模型正確預(yù)測為負(fù)類的樣本占所有負(fù)類樣本的比例(C)模型正確預(yù)測為正類的樣本占所有預(yù)測為正類樣本的比例(D)模型正確預(yù)測為負(fù)類的樣本占所有預(yù)測為負(fù)類樣本的比例(E)模型總體的預(yù)測準(zhǔn)確程度5.在社會研究中，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘發(fā)現(xiàn)“經(jīng)常購買某品牌牛奶的顧客也傾向于購買該品牌的嬰兒配方奶粉”，這一發(fā)現(xiàn)說明了數(shù)據(jù)挖掘的什么能力？(A)分類能力(B)聚類能力(C)關(guān)聯(lián)發(fā)現(xiàn)能力(D)回歸預(yù)測能力(E)降維能力6.對于分析城市犯罪熱點(diǎn)區(qū)域和模式，哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可能最為適宜？(A)時(shí)間序列分析(B)社交網(wǎng)絡(luò)分析(C)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘(D)聚類分析(E)決策樹分類7.在進(jìn)行社會調(diào)查數(shù)據(jù)分析時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)某些重要的預(yù)測變量在模型中不顯著，可能的原因之一是？(A)數(shù)據(jù)量不足(B)存在數(shù)據(jù)缺失(C)變量之間存在多重共線性(D)樣本選擇偏差(E)以上都是8.將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于分析網(wǎng)絡(luò)輿情時(shí)，主要關(guān)注的是？(A)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的最優(yōu)設(shè)計(jì)(B)用戶網(wǎng)絡(luò)連接的緊密程度(C)輿情傳播的速度、范圍和演化趨勢(D)網(wǎng)站訪問流量的預(yù)測(E)網(wǎng)絡(luò)安全漏洞的檢測9.“數(shù)據(jù)偏見”在將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于社會研究時(shí)是一個(gè)重要的倫理問題。以下哪項(xiàng)是導(dǎo)致數(shù)據(jù)偏見的一個(gè)常見來源？(A)數(shù)據(jù)挖掘算法本身的復(fù)雜性(B)用于訓(xùn)練模型的社會調(diào)查樣本未能代表目標(biāo)總體(C)數(shù)據(jù)收集過程中使用的傳感器存在誤差(D)數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)對異常值的處理方式(E)數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的可解釋性較差10.對社會研究數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程時(shí)，以下哪種做法有助于提高分類模型的性能？(A)對所有特征進(jìn)行簡單的線性組合(B)基于領(lǐng)域知識創(chuàng)建能夠更好反映問題本質(zhì)的新特征(C)隨機(jī)刪除一部分特征以減少計(jì)算量(D)對所有特征進(jìn)行相同的縮放變換(E)選擇與目標(biāo)變量相關(guān)性最弱的特征二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在橫線上。）1.在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘之前，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、集成、變換和規(guī)約等操作，其主要目的是為了______數(shù)據(jù)質(zhì)量，減少噪聲和冗余，使數(shù)據(jù)適合于后續(xù)的分析和建模。2.決策樹算法是一種常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它通過構(gòu)建樹形結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策，其核心構(gòu)建策略通常是基于______的選擇來遞歸劃分?jǐn)?shù)據(jù)。3.聚類分析是一種典型的______學(xué)習(xí)技術(shù)，其目標(biāo)是將數(shù)據(jù)集中的樣本劃分為若干個(gè)內(nèi)在相似而類間差異較大的群體。4.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間有趣的______關(guān)系，例如在購物籃分析中發(fā)現(xiàn)的“購買啤酒的顧客常常也購買尿布”。5.在社會研究中，文本挖掘技術(shù)可以用于分析大量的______或______數(shù)據(jù)，提取有價(jià)值的語義信息。6.評估分類模型時(shí)，除了準(zhǔn)確率，常用的評價(jià)指標(biāo)還包括精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)以及混淆矩陣等，這些指標(biāo)有助于更全面地了解模型的______和______。7.社會研究數(shù)據(jù)來源多樣，包括______數(shù)據(jù)、調(diào)查數(shù)據(jù)、社交媒體數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等，不同類型數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和挖掘方法有所不同。8.利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析人口結(jié)構(gòu)變化趨勢，通常涉及時(shí)間序列分析和______等方法，以揭示不同人口群體的動態(tài)演變。9.在應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果時(shí)，必須關(guān)注其潛在的______風(fēng)險(xiǎn)，例如算法可能固化和放大訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的偏見。10.社會科學(xué)研究者在使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)，需要遵守相關(guān)的______法規(guī)和倫理規(guī)范，保護(hù)研究對象的隱私和數(shù)據(jù)安全。三、簡答題（每題5分，共15分。）1.簡述數(shù)據(jù)挖掘過程中探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）的主要目的和方法。2.請列舉三種常用的數(shù)據(jù)挖掘算法，并簡要說明各自適用于解決哪類社會研究問題。3.在將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于分析公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)時(shí)，可能面臨哪些主要的挑戰(zhàn)？四、綜合應(yīng)用題（每題10分，共20分。）1.假設(shè)你是一名社會研究人員，希望利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析影響居民生活滿意度的因素。你收集到了一份包含居民年齡、收入、教育水平、居住區(qū)域（城市/鄉(xiāng)村）、健康狀況（良好/一般/較差）以及生活滿意度評分（1-10分）的數(shù)據(jù)集。請?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)基本的數(shù)據(jù)挖掘流程，說明你會采用哪些主要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（至少兩種），并解釋選擇這些技術(shù)的理由以及你預(yù)期能獲得什么樣的分析結(jié)果。2.某城市管理部門希望利用社交媒體數(shù)據(jù)來監(jiān)測和分析公眾對近期一項(xiàng)城市改造工程的輿論反應(yīng)。請描述一下你可以采用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來構(gòu)建這樣一個(gè)監(jiān)測系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)來源的考慮、需要應(yīng)用的主要技術(shù)步驟以及如何利用分析結(jié)果為決策提供支持。同時(shí)，請指出在實(shí)施該系統(tǒng)時(shí)需要考慮的倫理問題。---試卷答案一、選擇題1.(E)2.(C)3.(D)4.(A)5.(C)6.(D)7.(C)8.(C)9.(B)10.(B)二、填空題1.提高2.信息增益（或熵增益）3.無監(jiān)督4.關(guān)聯(lián)5.文本，社交媒體6.性能，行為7.結(jié)構(gòu)化8.聚類分析（或分類分析）9.倫理10.數(shù)據(jù)保護(hù)（或隱私保護(hù)）三、簡答題1.目的：幫助理解數(shù)據(jù)的基本特征，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的模式、異常值和相關(guān)性，形成對數(shù)據(jù)的初步認(rèn)識，為后續(xù)選擇合適的挖掘技術(shù)和算法提供依據(jù)。方法：統(tǒng)計(jì)分析（描述性統(tǒng)計(jì)）、可視化（直方圖、散點(diǎn)圖、箱線圖等）、數(shù)據(jù)探索（尋找趨勢和模式）。2.算法1：決策樹算法。適用問題：分類問題，例如預(yù)測用戶是否會購買某產(chǎn)品（根據(jù)用戶屬性分類），或預(yù)測某事件發(fā)生的可能性（根據(jù)相關(guān)因素分類）。算法2：聚類算法（如K-Means）。適用問題：無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題，例如根據(jù)居民特征將城市區(qū)域劃分為不同的人群聚居區(qū)，或根據(jù)社交媒體帖子內(nèi)容將用戶劃分為不同的興趣群體。算法3：關(guān)聯(lián)規(guī)則算法（如Apriori）。適用問題：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)之間的有趣關(guān)系，例如分析哪些社會因素同時(shí)影響居民的投票行為和消費(fèi)習(xí)慣。3.挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質(zhì)量問題（如缺失值、不一致性）；數(shù)據(jù)隱私保護(hù)（涉及敏感健康信息）；數(shù)據(jù)規(guī)模和維度（海量的健康記錄）；結(jié)果的可解釋性和可信度（醫(yī)療決策需要嚴(yán)謹(jǐn)性）；倫理和法律限制（如HIPAA法規(guī)）；模型泛化能力（確保模型在不同人群中有效）。四、綜合應(yīng)用題1.數(shù)據(jù)挖掘流程：*數(shù)據(jù)理解：理解數(shù)據(jù)集包含的各個(gè)字段（年齡、收入、教育、區(qū)域、健康、滿意度評分），明確目標(biāo)變量是滿意度評分。*數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗（處理缺失值，如用均值或中位數(shù)填充），可能進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換（如將分類變量區(qū)域、健康狀況轉(zhuǎn)為數(shù)值編碼），進(jìn)行數(shù)據(jù)集成（如果數(shù)據(jù)來自不同來源）。*數(shù)據(jù)探索：通過統(tǒng)計(jì)分析和可視化初步探索各特征與滿意度評分的關(guān)系，例如不同年齡段、收入水平、教育背景的居民滿意度分布。*模型選擇與訓(xùn)練：選擇合適的模型?？梢赃x用決策樹（如C4.5或ID3），直觀展示哪些因素對滿意度影響最大及影響方向；也可以選用線性回歸或邏輯回歸（如果滿意度評分可視為連續(xù)或分類），量化各因素的影響程度。選擇理由：決策樹易于理解和解釋特征重要性；回歸模型可以提供影響的量化估計(jì)。*模型評估：使用交叉驗(yàn)證等方法評估模型性能，確保模型具有良好的泛化能力。*結(jié)果解釋與應(yīng)用：分析模型輸出的特征重要性，識別出對居民生活滿意度影響最顯著的因素（如收入、健康狀況、教育水平等），并將結(jié)果反饋給社會研究人員，為制定提升居民滿意度的政策提供依據(jù)。預(yù)期能獲得：識別出關(guān)鍵影響因素，量化其影響程度，可能發(fā)現(xiàn)隱藏的交互作用。2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用：*數(shù)據(jù)來源：主要來源于社交媒體平臺（如微博、Twitter、Facebook），公開的社交媒體API或網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取公開數(shù)據(jù)?？赡芙Y(jié)合新聞網(wǎng)站評論、論壇討論等。*技術(shù)步驟：*數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：使用API或爬蟲收集包含關(guān)鍵詞（如項(xiàng)目名稱、相關(guān)地點(diǎn)）的帖子、評論。進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗（去除噪聲、無關(guān)信息），文本預(yù)處理（分詞、去除停用詞、詞性標(biāo)注），處理缺失值。*文本挖掘-情感分析：應(yīng)用情感分析技術(shù)（如基于詞典的方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法）判斷每條帖子或評論的情緒傾向（正面、負(fù)面、中性），以此量化公眾反應(yīng)的基調(diào)。*文本挖掘-關(guān)鍵詞提取與主題建模：提取公眾討論的核心關(guān)鍵詞和主題，了解公眾關(guān)注的焦點(diǎn)是什么。可以使用TF-IDF、LDA等模型。*社交網(wǎng)絡(luò)分析（可選）：分析用戶之間的互動關(guān)系（轉(zhuǎn)發(fā)、評論），識別意見領(lǐng)袖、主要傳播路徑和輿論集群。*時(shí)間序列分析：跟蹤情感傾向、討論熱度隨時(shí)間的變化趨勢，發(fā)現(xiàn)輿論的演化階段。*結(jié)果應(yīng)用：系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)或定期生成報(bào)告，展示