2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)計(jì)算在新媒體傳播中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)答題（每題6分，共30分）1.簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)采集在新媒體傳播數(shù)據(jù)分析中的重要性，并列舉至少三種常用的數(shù)據(jù)采集方法。2.解釋什么是用戶畫像，并說明其在個(gè)性化內(nèi)容推薦中的應(yīng)用原理。3.描述輿情分析的主要目標(biāo)，并簡(jiǎn)述利用數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)進(jìn)行輿情監(jiān)測(cè)的基本流程。4.簡(jiǎn)述社交網(wǎng)絡(luò)分析中的“中心性”概念，并說明其在新媒體傳播研究中的作用。5.數(shù)據(jù)可視化在新媒體傳播效果評(píng)估中有哪些主要優(yōu)勢(shì)？二、論述題（每題10分，共40分）1.結(jié)合具體應(yīng)用場(chǎng)景，論述利用數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)新媒體內(nèi)容精準(zhǔn)推送的必要性和關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)。2.分析數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)在幫助新媒體平臺(tái)識(shí)別和應(yīng)對(duì)虛假信息/水軍方面的作用，并探討可能采用的方法。3.談?wù)勀銓?duì)“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”對(duì)新媒體內(nèi)容創(chuàng)作與傳播模式產(chǎn)生影響的看法。4.假設(shè)你需要為一個(gè)新聞媒體平臺(tái)設(shè)計(jì)一個(gè)基于數(shù)據(jù)計(jì)算的用戶流失預(yù)警系統(tǒng)，請(qǐng)闡述你的設(shè)計(jì)思路和關(guān)鍵考慮因素。三、編程/實(shí)現(xiàn)題（共30分）假設(shè)你已獲取到某社交媒體平臺(tái)用戶發(fā)布的一條文本信息（存儲(chǔ)在變量`text`中，內(nèi)容為字符串），以及該用戶的部分行為數(shù)據(jù)（存儲(chǔ)在字典`user_data`中，包含'followers_count','post_frequency','engagement_rate'等鍵值對(duì)）。請(qǐng)編寫Python代碼片段，完成以下任務(wù)：1.（10分）對(duì)變量`text`進(jìn)行簡(jiǎn)單的文本預(yù)處理，包括：去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和數(shù)字，轉(zhuǎn)換為小寫，進(jìn)行分詞。2.（10分）根據(jù)`user_data`中的信息，計(jì)算該用戶的一個(gè)簡(jiǎn)單的“影響力得分”，得分由粉絲數(shù)、發(fā)帖頻率和互動(dòng)率（按一定權(quán)重組合）構(gòu)成。請(qǐng)定義權(quán)重并展示計(jì)算過程。3.（10分）假設(shè)你有一個(gè)簡(jiǎn)單的基于關(guān)鍵詞的推薦邏輯，當(dāng)用戶的文本`text`包含特定關(guān)鍵詞（如"科技"、"新聞"）且其影響力得分高于某個(gè)閾值時(shí)，標(biāo)記為“潛在優(yōu)質(zhì)內(nèi)容創(chuàng)作者”。請(qǐng)根據(jù)前面的計(jì)算結(jié)果，實(shí)現(xiàn)這個(gè)判斷邏輯，并輸出相應(yīng)的結(jié)果提示。試卷答案一、簡(jiǎn)答題1.數(shù)據(jù)采集是獲取新媒體傳播相關(guān)數(shù)據(jù)的第一步，是后續(xù)所有分析和應(yīng)用的基礎(chǔ)。它能夠?yàn)槔斫庥脩粜袨?、?nèi)容傳播規(guī)律、平臺(tái)運(yùn)營狀況提供原始素材。常用方法包括：網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)（如Python的Scrapy庫，用于抓取公開網(wǎng)頁數(shù)據(jù)）、社交媒體平臺(tái)提供的API接口（如微博、微信、抖音開放平臺(tái)API，用于獲取用戶基本信息、發(fā)帖記錄、互動(dòng)數(shù)據(jù)等）、數(shù)據(jù)購買（從第三方數(shù)據(jù)公司獲取清洗后的數(shù)據(jù)集）。2.用戶畫像是指基于用戶的各種數(shù)據(jù)（如基本信息、行為數(shù)據(jù)、社交關(guān)系、內(nèi)容偏好等），通過數(shù)據(jù)分析和挖掘技術(shù)，構(gòu)建出的一個(gè)虛擬的、具有代表性的人物形象。在個(gè)性化內(nèi)容推薦中，用戶畫像用于描述用戶的特征和需求，系統(tǒng)通過匹配用戶畫像與內(nèi)容標(biāo)簽，將用戶可能感興趣的內(nèi)容推送給用戶，從而提高用戶滿意度和參與度。3.輿情分析的主要目標(biāo)是監(jiān)測(cè)、識(shí)別、理解和評(píng)估社會(huì)公眾對(duì)特定事件、人物、產(chǎn)品或議題的態(tài)度、觀點(diǎn)和情緒，并預(yù)測(cè)其發(fā)展趨勢(shì)。利用數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)進(jìn)行輿情監(jiān)測(cè)的基本流程通常包括：數(shù)據(jù)采集（從社交媒體、新聞網(wǎng)站、論壇等渠道獲取文本、圖片、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)預(yù)處理（清洗、去重、分詞、情感標(biāo)注等）、信息提取（命名實(shí)體識(shí)別、主題發(fā)現(xiàn)、情感分析等）、輿情態(tài)勢(shì)分析（熱詞統(tǒng)計(jì)、傳播路徑分析、情感傾向判斷、輿情周期預(yù)測(cè)等）、可視化展示與報(bào)告生成。4.社交網(wǎng)絡(luò)分析中的“中心性”是指節(jié)點(diǎn)（如用戶）在社交網(wǎng)絡(luò)中的核心程度或重要性。常見的中心性指標(biāo)包括：度中心性（衡量節(jié)點(diǎn)連接的緊密程度）、中介中心性（衡量節(jié)點(diǎn)控制信息流動(dòng)的能力）、緊密性中心性（衡量節(jié)點(diǎn)到網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)的平均距離）、特征向量中心性（衡量節(jié)點(diǎn)與高中心性鄰居的關(guān)聯(lián)程度）。中心性在新媒體傳播研究中可用于識(shí)別關(guān)鍵意見領(lǐng)袖（KOL）、分析信息傳播的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和路徑、理解社群結(jié)構(gòu)和影響力分布。5.數(shù)據(jù)可視化在新媒體傳播效果評(píng)估中的主要優(yōu)勢(shì)在于：直觀易懂，能夠?qū)?fù)雜的傳播數(shù)據(jù)（如傳播范圍、速度、熱度、用戶反饋等）以圖形圖像的形式展現(xiàn)，便于非專業(yè)人士理解和比較；交互性強(qiáng)，用戶可以動(dòng)態(tài)探索數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和關(guān)聯(lián)；能夠有效揭示數(shù)據(jù)背后的故事和洞察，為決策提供直觀支持；易于分享和溝通，可視化結(jié)果可以方便地在會(huì)議、報(bào)告等場(chǎng)合進(jìn)行展示和交流。二、論述題1.利用數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)實(shí)現(xiàn)新媒體內(nèi)容精準(zhǔn)推送具有必要性。首先，新媒體平臺(tái)內(nèi)容海量，用戶需求多樣，傳統(tǒng)人工推薦方式效率低下且難以滿足個(gè)性化需求；其次，數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)能夠通過分析用戶行為、興趣偏好、社交關(guān)系等數(shù)據(jù)，更精準(zhǔn)地理解用戶，實(shí)現(xiàn)“千人千面”的個(gè)性化體驗(yàn)；最后，精準(zhǔn)推送有助于提高內(nèi)容的點(diǎn)擊率、閱讀時(shí)長、互動(dòng)率等關(guān)鍵指標(biāo)，提升用戶粘性，增加平臺(tái)收入，優(yōu)化內(nèi)容生態(tài)。關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)包括：用戶畫像構(gòu)建（整合多維度數(shù)據(jù)）；內(nèi)容特征提取與標(biāo)簽化（利用NLP、圖像識(shí)別等技術(shù)）；相似度計(jì)算（計(jì)算用戶與內(nèi)容的匹配度）；推薦算法（如協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦、混合推薦等）；實(shí)時(shí)計(jì)算與反饋優(yōu)化（根據(jù)用戶實(shí)時(shí)反饋調(diào)整推薦結(jié)果）。2.數(shù)據(jù)計(jì)算技術(shù)在幫助新媒體平臺(tái)識(shí)別和應(yīng)對(duì)虛假信息/水軍方面發(fā)揮著重要作用。作用體現(xiàn)在：首先，可以通過分析賬號(hào)行為模式（如發(fā)布時(shí)間規(guī)律、內(nèi)容特征、互動(dòng)模式、粉絲畫像等）識(shí)別異常賬號(hào)；其次，可以利用自然語言處理技術(shù)分析文本內(nèi)容的情感極性、主題一致性、語言風(fēng)格等，識(shí)別虛假評(píng)論或刷量內(nèi)容；再次，可以通過社交網(wǎng)絡(luò)分析識(shí)別虛假信息傳播的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和傳播路徑，進(jìn)行溯源和干預(yù)；最后，可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建虛假信息/水軍識(shí)別模型，進(jìn)行大規(guī)模自動(dòng)化篩查?？赡懿捎玫姆椒òǎ河脩粜袨楫惓z測(cè)算法（如孤立森林、聚類分析）、文本情感與主題分析（如LDA、情感詞典）、社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析（如中心性計(jì)算、社群檢測(cè)）、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）用于賬號(hào)和內(nèi)容關(guān)系建模與異常識(shí)別。3.“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”對(duì)新媒體內(nèi)容創(chuàng)作與傳播模式產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。在內(nèi)容創(chuàng)作方面，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)意味著內(nèi)容生產(chǎn)不再僅僅依賴編輯經(jīng)驗(yàn)或直覺，而是基于對(duì)用戶數(shù)據(jù)、市場(chǎng)數(shù)據(jù)、競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)的分析，進(jìn)行選題策劃、內(nèi)容形式設(shè)計(jì)、標(biāo)題優(yōu)化等，以最大化內(nèi)容的潛在傳播效果。例如，通過分析哪些類型的內(nèi)容獲得了更高的用戶互動(dòng)，來指導(dǎo)后續(xù)的內(nèi)容創(chuàng)作方向；通過用戶畫像數(shù)據(jù)，定制化創(chuàng)作符合特定群體興趣的內(nèi)容。在內(nèi)容傳播方面，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)意味著傳播策略更加精準(zhǔn)和高效。例如，通過數(shù)據(jù)分析確定最佳的發(fā)布時(shí)間、發(fā)布渠道和推廣方式；通過監(jiān)測(cè)傳播數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)調(diào)整傳播節(jié)奏和策略；利用推薦算法將內(nèi)容精準(zhǔn)推送給目標(biāo)用戶群體。這種轉(zhuǎn)變使得新媒體內(nèi)容創(chuàng)作與傳播更加科學(xué)化、精細(xì)化，但也可能帶來內(nèi)容同質(zhì)化、算法偏見等挑戰(zhàn)。4.設(shè)計(jì)一個(gè)基于數(shù)據(jù)計(jì)算的用戶流失預(yù)警系統(tǒng)，我的設(shè)計(jì)思路和關(guān)鍵考慮因素如下：首先，數(shù)據(jù)源確定：整合用戶行為數(shù)據(jù)（登錄頻率、活躍時(shí)長、互動(dòng)行為、內(nèi)容消費(fèi)記錄等）、用戶屬性數(shù)據(jù)（注冊(cè)信息、地域等）、用戶反饋數(shù)據(jù)（評(píng)價(jià)、投訴等）。其次，特征工程：從原始數(shù)據(jù)中提取能夠反映用戶粘性和流失風(fēng)險(xiǎn)的特征，如活躍度衰減指標(biāo)、互動(dòng)率下降、訪問深度變淺、負(fù)面行為增加等。關(guān)鍵考慮因素包括：如何定義“流失”（如連續(xù)N天未登錄、主動(dòng)注銷賬號(hào)等），如何設(shè)定流失預(yù)警的閾值。再次，模型選擇與構(gòu)建：可以選擇分類模型（如邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、SVM）或聚類模型（如K-Means）來識(shí)別具有流失傾向的用戶群體?？梢钥紤]使用集成學(xué)習(xí)方法提高預(yù)測(cè)精度。關(guān)鍵考慮因素包括：模型的可解釋性（需要理解模型為何預(yù)測(cè)某用戶流失）、模型的實(shí)時(shí)性（需要能夠快速對(duì)新用戶或活躍用戶進(jìn)行預(yù)測(cè)）。最后，預(yù)警與干預(yù)：建立預(yù)警機(jī)制，當(dāng)系統(tǒng)識(shí)別出高風(fēng)險(xiǎn)用戶時(shí)，自動(dòng)觸發(fā)干預(yù)措施，如發(fā)送個(gè)性化關(guān)懷信息、推送感興趣的內(nèi)容、提供專屬福利等。關(guān)鍵考慮因素包括：干預(yù)措施的針對(duì)性和有效性、如何平衡用戶隱私保護(hù)。同時(shí)，需要對(duì)模型進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控和迭代優(yōu)化，以適應(yīng)平臺(tái)用戶行為的變化。三、編程/實(shí)現(xiàn)題```pythonimportrefromcollectionsimportCounter#假設(shè)已有庫導(dǎo)入#示例數(shù)據(jù)text="今天科技新聞?dòng)泻芏?，特別是人工智能的發(fā)展非常迅速！#科技#新聞"user_data={'followers_count':500,'post_frequency':20,'engagement_rate':0.15}#1.簡(jiǎn)單文本預(yù)處理#去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和數(shù)字，轉(zhuǎn)換為小寫，進(jìn)行分詞cleaned_text=re.sub(r'[^\w\s]','',text)#去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)cleaned_text=re.sub(r'\d+','',cleaned_text)#去除數(shù)字lowercase_text=cleaned_text.lower()#轉(zhuǎn)換為小寫words=lowercase_text.split()#分詞preprocessed_result={'original_text':text,'cleaned_text':lowercase_text,'words':words}#print(preprocessed_result)#可以取消注釋查看預(yù)處理結(jié)果#2.計(jì)算影響力得分#定義權(quán)重，示例權(quán)重，可根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整weight_followers=0.5weight_frequency=0.3weight_engagement=1.0#計(jì)算得分#可以為粉絲數(shù)和發(fā)帖頻率設(shè)置一個(gè)基礎(chǔ)分或?qū)?shù)縮放以避免極端值影響過大followers_score=math.log1p(user_data['followers_count'])ifuser_data['followers_count']>0else0frequency_score=math.log1p(user_data['post_frequency'])ifuser_data['post_frequency']>0else0engagement_score=user_data['engagement_rate']*weight_engagement#總分計(jì)算，這里簡(jiǎn)單加權(quán)求和influence_score=(followers_score*weight_followers+frequency_score*weight_frequency+engagement_score)#print(f"CalculatedInfluenceScore:{influence_score:.4f}")#可以取消注釋查看得分#3.判斷是否為“潛在優(yōu)質(zhì)內(nèi)容創(chuàng)作者”#定義關(guān)鍵詞列表keywords=['tech','news','media','content','technology']#小寫形式#定義影響力得分閾值threshold_score=3.0#示例閾值，需要根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整#檢查文本是否包含關(guān)鍵詞contains_keywords=any(keywordinwordsforkeywordinkeywords)#print(f"Containskeywords:{contains_keywords}")#可以取消注釋查看#判斷邏輯is_potentialCreator=contains_keywordsandinfluence_score>=threshold_scoreresult_message=f"User{'is'ifis_potential_Creatorelse'isnot'}apotentialhigh-qualitycontentcreator."#print(result_messa