2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專(zhuān)業(yè)題庫(kù)——數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在輿情監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填在題干后的括號(hào)內(nèi)）1.在輿情監(jiān)測(cè)中，從海量社交媒體文本數(shù)據(jù)中識(shí)別出代表公眾情緒的關(guān)鍵詞語(yǔ)或短語(yǔ)，主要應(yīng)用了數(shù)據(jù)挖掘中的哪種技術(shù)？（）A.分類(lèi)B.聚類(lèi)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.文本挖掘2.以下哪一項(xiàng)不屬于典型的輿情監(jiān)測(cè)關(guān)鍵指標(biāo)？（）A.輿情聲量B.信息來(lái)源分布C.用戶(hù)注冊(cè)年齡D.熱點(diǎn)事件演化趨勢(shì)3.使用情感詞典對(duì)文本進(jìn)行情感分析時(shí)，其主要缺點(diǎn)是？（）A.速度慢，計(jì)算復(fù)雜度高B.無(wú)法處理諷刺、反語(yǔ)等復(fù)雜情感C.需要大量人工標(biāo)注語(yǔ)料D.只能進(jìn)行粗粒度的情感判斷（積極/消極）4.在輿情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，分詞是針對(duì)哪種數(shù)據(jù)類(lèi)型的關(guān)鍵步驟？（）A.圖像數(shù)據(jù)B.音頻數(shù)據(jù)C.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)D.非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)5.識(shí)別網(wǎng)絡(luò)輿情傳播中的關(guān)鍵意見(jiàn)領(lǐng)袖（KOL）有助于理解輿情傳播路徑，這通常需要借助哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘B.序列模式挖掘C.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析D.聚類(lèi)分析6.以下哪種指標(biāo)更能反映輿情的強(qiáng)度和速度？（）A.輿情主題數(shù)量B.相關(guān)話題的閱讀量/瀏覽量C.短時(shí)間內(nèi)討論人數(shù)的激增幅度D.意見(jiàn)領(lǐng)袖的表態(tài)數(shù)量7.將輿情監(jiān)測(cè)結(jié)果以可視化圖表的形式展現(xiàn)出來(lái)，其主要目的是？（）A.保存原始數(shù)據(jù)B.加密敏感信息C.更直觀、清晰地呈現(xiàn)輿情態(tài)勢(shì)和趨勢(shì)D.減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間8.在進(jìn)行輿情預(yù)測(cè)時(shí)，如果發(fā)現(xiàn)輿情熱度呈現(xiàn)周期性波動(dòng)，可能需要采用哪種模型或方法？（）A.簡(jiǎn)單線性回歸B.時(shí)間序列分析模型（如ARIMA）C.K-Means聚類(lèi)算法D.Apriori關(guān)聯(lián)規(guī)則算法9.“數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在輿情監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用”主要體現(xiàn)了計(jì)算機(jī)科學(xué)在哪個(gè)領(lǐng)域的交叉應(yīng)用？（）A.經(jīng)濟(jì)學(xué)B.哲學(xué)C.社會(huì)學(xué)D.新聞傳播學(xué)10.下列哪項(xiàng)是對(duì)數(shù)據(jù)挖掘在輿情監(jiān)測(cè)中價(jià)值的最準(zhǔn)確描述？（）A.完全可以自動(dòng)替代人工進(jìn)行輿情分析B.只能處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，無(wú)法分析文本C.能夠從海量、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和知識(shí)，輔助決策D.主要用于美化輿情報(bào)告，使其更具視覺(jué)吸引力二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分。請(qǐng)簡(jiǎn)明扼要地回答下列問(wèn)題）1.請(qǐng)簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)挖掘在輿情監(jiān)測(cè)中的主要應(yīng)用步驟。2.什么是情感分析？簡(jiǎn)述基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析的基本原理。3.在輿情監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)收集階段，可能使用哪些信息來(lái)源？并說(shuō)明選擇信息來(lái)源時(shí)需要考慮哪些因素。4.簡(jiǎn)述輿情監(jiān)測(cè)中可能遇到的倫理問(wèn)題和挑戰(zhàn)。三、論述題（10分。請(qǐng)結(jié)合實(shí)際或假設(shè)的案例，闡述如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建一個(gè)針對(duì)特定領(lǐng)域（如新能源汽車(chē)行業(yè)）的輿情監(jiān)測(cè)方案。）試卷答案一、選擇題1.D解析：識(shí)別關(guān)鍵詞語(yǔ)或短語(yǔ)屬于文本內(nèi)容提取，是文本挖掘的范疇。2.C解析：用戶(hù)注冊(cè)年齡屬于用戶(hù)屬性數(shù)據(jù)，與衡量輿情的聲量、趨勢(shì)、來(lái)源等指標(biāo)無(wú)關(guān)。3.B解析：情感詞典方法難以處理自然語(yǔ)言中的復(fù)雜情感表達(dá)，如諷刺、反語(yǔ)等。4.D解析：輿情監(jiān)測(cè)主要處理來(lái)自社交媒體等非結(jié)構(gòu)化來(lái)源的文本數(shù)據(jù)，分詞是處理文本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)步驟。5.C解析：識(shí)別KOL屬于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的核心任務(wù)，通過(guò)分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)中心節(jié)點(diǎn)。6.C解析：短時(shí)間內(nèi)討論人數(shù)激增幅度直接反映了輿情的爆發(fā)性和傳播速度。7.C解析：可視化將復(fù)雜的數(shù)據(jù)和趨勢(shì)以圖形方式呈現(xiàn)，便于直觀理解和溝通。8.B解析：周期性波動(dòng)的數(shù)據(jù)特征適合用時(shí)間序列分析方法進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。9.C解析：輿情監(jiān)測(cè)關(guān)注社會(huì)公眾的意見(jiàn)和情緒，這屬于社會(huì)學(xué)研究的范疇。10.C解析：數(shù)據(jù)挖掘的核心價(jià)值在于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式和知識(shí)，為輿情分析提供洞察力。二、簡(jiǎn)答題1.解析：回答應(yīng)包含數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征工程、模型選擇與訓(xùn)練、結(jié)果分析與應(yīng)用這幾個(gè)核心步驟。需簡(jiǎn)述每一步的目的。2.解析：首先定義情感分析的定義（識(shí)別文本情感傾向）。然后說(shuō)明基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法原理（利用標(biāo)注語(yǔ)料訓(xùn)練模型，如SVM、NaiveBayes、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，學(xué)習(xí)文本特征與情感標(biāo)簽之間的關(guān)系，對(duì)未標(biāo)注文本進(jìn)行情感分類(lèi)）。3.解析：列舉信息來(lái)源（如微博、微信、新聞網(wǎng)站、論壇、博客、評(píng)論等）。說(shuō)明選擇因素（如信息的相關(guān)性、權(quán)威性、時(shí)效性、覆蓋面、情感傾向代表性等）。4.解析：列舉倫理問(wèn)題（如數(shù)據(jù)隱私泄露、個(gè)人隱私侵犯、信息繭房效應(yīng)、算法偏見(jiàn)導(dǎo)致的歧視性結(jié)果、虛假信息擴(kuò)散的放大等）。說(shuō)明挑戰(zhàn)（如如何在利用數(shù)據(jù)的同時(shí)保護(hù)隱私、如何確保分析結(jié)果的客觀公正、如何應(yīng)對(duì)惡意信息操縱等）。三、論述題解析：構(gòu)建方案需包含以下方面：1.明確監(jiān)測(cè)目標(biāo)與范圍：針對(duì)新能源汽車(chē)行業(yè)，具體是關(guān)注哪些細(xì)分領(lǐng)域（如銷(xiāo)量、技術(shù)、政策、品牌、用戶(hù)體驗(yàn)等）？確定監(jiān)測(cè)的時(shí)間范圍和地域范圍。2.數(shù)據(jù)來(lái)源選擇與收集：確定主要信息來(lái)源（如主流社交媒體平臺(tái)、汽車(chē)垂直網(wǎng)站/APP、新聞門(mén)戶(hù)、相關(guān)論壇社區(qū)等），選擇合適的API接口或網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取?？紤]數(shù)據(jù)類(lèi)型（文本、圖片、視頻、用戶(hù)評(píng)論等）。3.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)收集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗（去重、去噪音、去無(wú)關(guān)信息），進(jìn)行文本預(yù)處理（分詞、去除停用詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別等）。4.輿情指標(biāo)設(shè)計(jì)：根據(jù)監(jiān)測(cè)目標(biāo)設(shè)計(jì)關(guān)鍵輿情指標(biāo)（如行業(yè)整體聲量、正負(fù)面情感比例、熱點(diǎn)話題分布、用戶(hù)關(guān)注點(diǎn)變化、競(jìng)品對(duì)比等）。5.核心分析技術(shù)應(yīng)用：*文本挖掘與情感分析：應(yīng)用分詞、情感詞典或機(jī)器學(xué)習(xí)模型，分析用戶(hù)評(píng)論、新聞報(bào)道的情感傾向和主要觀點(diǎn)。*主題建模：識(shí)別當(dāng)前階段公眾關(guān)注的焦點(diǎn)話題和趨勢(shì)。*社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析：識(shí)別關(guān)鍵意見(jiàn)領(lǐng)袖（KOL）和活躍用戶(hù)群體，分析信息傳播路徑。*趨勢(shì)預(yù)測(cè)：對(duì)熱點(diǎn)事件的發(fā)展趨勢(shì)或行業(yè)整體輿