2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析與用戶(hù)行為預(yù)測(cè)考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)具有哪些主要特征，并說(shuō)明在進(jìn)行社交網(wǎng)絡(luò)分析前，為什么數(shù)據(jù)預(yù)處理（如去重、清洗）是必要且重要的。二、假設(shè)你獲得了一個(gè)包含用戶(hù)ID、關(guān)注者ID和時(shí)間戳的社交網(wǎng)絡(luò)關(guān)系數(shù)據(jù)集。請(qǐng)列出至少三種用于分析用戶(hù)影響力的網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)，并簡(jiǎn)述其中任意一種指標(biāo)的計(jì)算原理及其在社交網(wǎng)絡(luò)分析中的意義。三、描述一下什么是社群檢測(cè)（CommunityDetection）在社交網(wǎng)絡(luò)分析中的作用。請(qǐng)給出一個(gè)實(shí)際場(chǎng)景（非學(xué)術(shù)界的），說(shuō)明社群檢測(cè)如何幫助理解或解決該場(chǎng)景中的問(wèn)題。四、用戶(hù)行為數(shù)據(jù)通常具有序列性。請(qǐng)解釋什么是用戶(hù)行為序列，并列舉至少三種從用戶(hù)行為序列中提取特征的方法。說(shuō)明這些特征對(duì)于后續(xù)的用戶(hù)行為預(yù)測(cè)任務(wù)有何價(jià)值。五、在構(gòu)建用戶(hù)行為預(yù)測(cè)模型（例如，預(yù)測(cè)用戶(hù)是否會(huì)點(diǎn)擊某個(gè)廣告）時(shí)，選擇合適的評(píng)估指標(biāo)至關(guān)重要。請(qǐng)說(shuō)明在評(píng)估一個(gè)二分類(lèi)預(yù)測(cè)模型時(shí)，為什么僅使用準(zhǔn)確率（Accuracy）可能是不夠的？并列舉至少兩種常用的、能更全面評(píng)估模型性能的指標(biāo)，簡(jiǎn)述其含義及適用場(chǎng)景。六、假設(shè)你需要為一個(gè)電商平臺(tái)構(gòu)建一個(gè)預(yù)測(cè)模型，該模型的目標(biāo)是根據(jù)用戶(hù)過(guò)去的行為數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)其未來(lái)購(gòu)買(mǎi)某個(gè)特定商品（如某款手機(jī)）的可能性。請(qǐng)簡(jiǎn)述你會(huì)考慮使用哪些類(lèi)型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（分類(lèi)或回歸）來(lái)構(gòu)建這個(gè)預(yù)測(cè)模型，并說(shuō)明選擇這些模型的原因。在模型構(gòu)建過(guò)程中，你還需要關(guān)注哪些關(guān)鍵步驟？七、描述圖數(shù)據(jù)庫(kù)（GraphDatabase）在處理和分析大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)時(shí)相比于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（RelationalDatabase）的主要優(yōu)勢(shì)是什么。請(qǐng)結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)分析的具體場(chǎng)景，說(shuō)明這些優(yōu)勢(shì)如何體現(xiàn)其價(jià)值。八、解釋什么是過(guò)擬合（Overfitting）在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的含義。當(dāng)你發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練一個(gè)用戶(hù)行為預(yù)測(cè)模型時(shí)出現(xiàn)了過(guò)擬合現(xiàn)象，請(qǐng)列舉至少三種常用的方法來(lái)緩解或處理過(guò)擬合問(wèn)題。試卷答案一、社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的主要特征包括：1.網(wǎng)絡(luò)性/連接性（節(jié)點(diǎn)通過(guò)邊連接形成網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)）；2.動(dòng)態(tài)性（關(guān)系和節(jié)點(diǎn)隨時(shí)間變化）；3.多樣性（節(jié)點(diǎn)和邊可以有多種類(lèi)型屬性）；4.非結(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化（數(shù)據(jù)形式多樣，如文本、圖像）；5.網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)（整體價(jià)值隨用戶(hù)增多而增加）。數(shù)據(jù)預(yù)處理是必要的，因?yàn)樵忌缃痪W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)通常存在1.不完整（缺失值）；2.不一致性（格式、單位不同）；3.含噪聲（錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、垃圾信息）；4.冗余（重復(fù)記錄）。這些質(zhì)量問(wèn)題會(huì)直接影響后續(xù)分析的準(zhǔn)確性和可靠性，甚至導(dǎo)致錯(cuò)誤結(jié)論。預(yù)處理通過(guò)清洗、轉(zhuǎn)換、集成等操作，可以提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的有效分析奠定基礎(chǔ)。二、三種網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)：1.度中心性（DegreeCentrality）；2.中介中心性（BetweennessCentrality）；3.緊密中心性（ClosenessCentrality）。以度中心性為例，計(jì)算原理是對(duì)網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)連接的邊的數(shù)量進(jìn)行度量。對(duì)于無(wú)向圖，即節(jié)點(diǎn)直接相連的鄰居數(shù)量；對(duì)于有向圖，分為入度（指向節(jié)點(diǎn)的邊數(shù)）和出度（節(jié)點(diǎn)指向其他節(jié)點(diǎn)的邊數(shù)）。度中心性高的節(jié)點(diǎn)通常處于網(wǎng)絡(luò)邊緣，易于接收和傳播信息，常被視為信息傳播的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)或影響力中心。三、社群檢測(cè)是將社交網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)劃分成若干個(gè)子群（社群），使得子群內(nèi)的節(jié)點(diǎn)連接密集（相似度高），而子群之間的連接稀疏（相似度低）。其作用在于揭示網(wǎng)絡(luò)中隱藏的社群結(jié)構(gòu)，反映現(xiàn)實(shí)世界中成員間的緊密關(guān)系或共同興趣。例如，在社交媒體廣告投放場(chǎng)景中，社群檢測(cè)可以將用戶(hù)根據(jù)興趣、地理位置或社交關(guān)系劃分為不同的社群。廣告主可以針對(duì)特定社群進(jìn)行精準(zhǔn)投放，提高廣告的觸達(dá)率和轉(zhuǎn)化效率，同時(shí)減少對(duì)不相關(guān)用戶(hù)的打擾，優(yōu)化廣告資源分配。四、用戶(hù)行為序列是指記錄用戶(hù)在特定時(shí)間段內(nèi)按時(shí)間順序發(fā)生的一系列行為事件，形成一個(gè)行為鏈。提取方法：1.特征工程方法：如統(tǒng)計(jì)特征（行為頻率、序列長(zhǎng)度）、N-gram模型（提取固定長(zhǎng)度序列模式）；2.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）：利用其時(shí)序建模能力直接將序列輸入模型；3.主題模型（如LDA）：挖掘用戶(hù)行為序列中的潛在主題分布。這些特征的價(jià)值在于：1.捕捉用戶(hù)行為的時(shí)序依賴(lài)性，理解行為發(fā)生的先后順序和因果關(guān)系；2.識(shí)別用戶(hù)的偏好模式和習(xí)慣；3.提供更豐富的用戶(hù)上下文信息，有助于構(gòu)建更精準(zhǔn)的用戶(hù)畫(huà)像，從而提升用戶(hù)行為預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性和有效性。五、僅使用準(zhǔn)確率可能不足，因?yàn)闇?zhǔn)確率在數(shù)據(jù)不平衡（正負(fù)樣本比例懸殊）的情況下具有誤導(dǎo)性。例如，一個(gè)模型在垃圾郵件檢測(cè)中，如果大部分郵件是正常的，模型只預(yù)測(cè)所有郵件都是正常郵件，也能獲得很高的準(zhǔn)確率，但這顯然無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用需求。更全面的評(píng)估指標(biāo)：1.召回率（Recall）：衡量模型找出所有正樣本的能力，對(duì)漏報(bào)敏感；2.精確率（Precision）：衡量模型預(yù)測(cè)為正的樣本中實(shí)際為正的比例，對(duì)誤報(bào)敏感。這兩個(gè)指標(biāo)結(jié)合（如F1分?jǐn)?shù)）或與ROC曲線(xiàn)下的面積（AUC）一起使用，可以更全面地評(píng)估模型在不同情況下的性能。六、可以考慮的模型類(lèi)型：1.邏輯回歸（LogisticRegression）：作為基礎(chǔ)分類(lèi)模型，適用于線(xiàn)性可分或近似線(xiàn)性可分的情況，易于解釋?zhuān)?.支持向量機(jī)（SVM）：尤其在處理高維數(shù)據(jù)和非線(xiàn)性關(guān)系時(shí)表現(xiàn)良好；3.隨機(jī)森林（RandomForest）/梯度提升樹(shù)（如XGBoost）：能夠處理復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系，對(duì)特征交互敏感，泛化能力強(qiáng)。選擇原因：這些模型在處理表格型用戶(hù)行為數(shù)據(jù)時(shí)較為常用，能夠有效學(xué)習(xí)特征與目標(biāo)變量之間的關(guān)系。選擇依據(jù)需考慮數(shù)據(jù)量、特征維度、模型解釋性要求、計(jì)算資源等因素。關(guān)鍵步驟：1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（特征工程、處理缺失值）；2.特征選擇/降維（提高模型性能和效率）；3.模型選擇與訓(xùn)練（選擇合適算法，調(diào)整參數(shù)）；4.模型評(píng)估（使用交叉驗(yàn)證、評(píng)估指標(biāo)）；5.模型調(diào)優(yōu)（網(wǎng)格搜索、貝葉斯優(yōu)化等）；6.模型部署與監(jiān)控（實(shí)際應(yīng)用和效果跟蹤）。七、圖數(shù)據(jù)庫(kù)的主要優(yōu)勢(shì)：1.數(shù)據(jù)模型天然適合網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：直接以節(jié)點(diǎn)和邊的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，與社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一致，查詢(xún)效率高；2.查詢(xún)能力強(qiáng)：擅長(zhǎng)執(zhí)行涉及路徑、鄰居、社群的復(fù)雜查詢(xún)（如查找朋友的朋友、推薦相似用戶(hù)），表達(dá)能力豐富；3.性能優(yōu)化針對(duì)圖操作：針對(duì)節(jié)點(diǎn)連接查詢(xún)進(jìn)行優(yōu)化，速度快。在社交網(wǎng)絡(luò)分析場(chǎng)景中，例如快速查找用戶(hù)共同好友、發(fā)現(xiàn)用戶(hù)所屬社群、計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的最短路徑（如信息傳播路徑），圖數(shù)據(jù)庫(kù)的這些優(yōu)勢(shì)遠(yuǎn)超關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠顯著提升分析效率和深度。八、過(guò)擬合是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)非常好（擬合誤差?。谖匆?jiàn)過(guò)的測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差（泛化能力差）的現(xiàn)象。原因通常是模型過(guò)于復(fù)雜（如特征過(guò)多、模型參數(shù)過(guò)大），學(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，而非潛在的普遍規(guī)律。緩解方法：1.減少模型復(fù)雜度：降低模型維度（特征選擇/降維）、減少層數(shù)或節(jié)點(diǎn)數(shù)（對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）；2.