2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在輿情監(jiān)測中的應(yīng)用研究考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請將正確選項的代表字母填在題干后的括號內(nèi)）1.輿情監(jiān)測的主要目標是？（）A.獲取盡可能多的網(wǎng)絡(luò)信息B.追蹤特定話題或事件的社會反響和公眾情緒C.對所有網(wǎng)民的網(wǎng)絡(luò)行為進行監(jiān)控D.評估政府或企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)形象2.在輿情數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，下列哪項不屬于數(shù)據(jù)清洗的主要任務(wù)？（）A.識別并去除重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄B.將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式C.基于統(tǒng)計方法填充缺失值D.對數(shù)據(jù)進行深度語義理解3.下列哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最適合用于發(fā)現(xiàn)用戶評論中頻繁出現(xiàn)的產(chǎn)品特性組合？（）A.聚類分析B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘C.分類算法D.時間序列分析4.在輿情情感分析中，旨在判斷文本整體是表達積極、消極還是中立態(tài)度的技術(shù)通常被稱為？（）A.命名實體識別B.文本分類C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.序列模式分析5.當輿情監(jiān)測系統(tǒng)需要處理的數(shù)據(jù)量非常龐大且增長迅速時，哪種大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)通常是必要的？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.單機文件系統(tǒng)C.Hadoop/Spark等分布式計算框架D.電子表格軟件6.評估一個輿情監(jiān)測模型預(yù)測準確性時，如果更關(guān)心漏掉負面輿情的風(fēng)險，那么哪個指標更為關(guān)鍵？（）A.精確率（Precision）B.召回率（Recall）C.F1值D.AUC值7.從微博、Twitter等社交媒體獲取輿情數(shù)據(jù)時，最常用的數(shù)據(jù)采集方式是？（）A.人工抽樣收集B.對公開API接口的調(diào)用C.對網(wǎng)站進行深度爬蟲抓取D.向用戶發(fā)送問卷8.在輿情監(jiān)測中，對用戶評論進行主題聚類的主要目的是？（）A.判定每條評論的情感傾向B.發(fā)現(xiàn)當前討論的焦點話題和主要觀點C.分析用戶的個人興趣D.跟蹤話題隨時間的變化趨勢9.下列哪項不是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在輿情監(jiān)測應(yīng)用中必須面對的倫理挑戰(zhàn)？（）A.用戶數(shù)據(jù)隱私泄露風(fēng)險B.模型可能存在的算法偏見導(dǎo)致歧視性結(jié)果C.如何界定“負面輿情”D.輿情分析結(jié)果被濫用于操縱輿論10.輿情監(jiān)測系統(tǒng)中的可視化分析模塊，其主要作用是？（）A.自動生成數(shù)據(jù)挖掘模型B.存儲和管理原始輿情數(shù)據(jù)C.將復(fù)雜的分析結(jié)果以直觀圖形方式展現(xiàn)給用戶D.實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動采集二、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述輿情監(jiān)測數(shù)據(jù)采集階段可能遇到的主要數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，并列舉至少兩種相應(yīng)的處理方法。2.請簡述文本情感分析的主要步驟，并說明其中常用的兩種技術(shù)方法。3.在設(shè)計一個用于實時輿情監(jiān)測的系統(tǒng)時，需要考慮哪些關(guān)鍵的技術(shù)性能指標？4.簡述關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘在輿情監(jiān)測中可能的應(yīng)用場景。三、論述題（每題10分，共20分）1.論述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相比傳統(tǒng)統(tǒng)計方法在輿情監(jiān)測分析中的優(yōu)勢。2.結(jié)合具體應(yīng)用場景，論述如何綜合運用多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（如文本挖掘、聚類分析、情感分析）來提升輿情監(jiān)測的效果和深度。四、案例分析題（10分）假設(shè)某地方政府希望利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)構(gòu)建一個監(jiān)測本地交通擁堵輿情的系統(tǒng)。系統(tǒng)需要實時收集社交媒體、本地論壇、新聞評論中關(guān)于交通擁堵的信息。請設(shè)計該系統(tǒng)的主要功能模塊，并說明每個模塊可能采用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其作用。試卷答案一、選擇題1.B2.D3.B4.B5.C6.B7.B8.B9.C10.C二、簡答題1.數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：不完整（缺失值）、不準確（錯誤值、噪聲）、不一致（格式、術(shù)語不統(tǒng)一）、冗余（重復(fù)記錄）。處理方法：對于缺失值，可刪除、填充（均值/中位數(shù)/眾數(shù)/模型預(yù)測）；對于不準確數(shù)據(jù)，需清洗和驗證；對于不一致數(shù)據(jù)，需統(tǒng)一格式、術(shù)語標準化；對于冗余數(shù)據(jù)，需去重。2.主要步驟：1)數(shù)據(jù)預(yù)處理（清洗、分詞、去除停用詞等）；2)特征提取（提取情感相關(guān)特征，如TF-IDF、詞嵌入）；3)模型訓(xùn)練（選擇模型如樸素貝葉斯、SVM、深度學(xué)習(xí)等，用標注數(shù)據(jù)訓(xùn)練）；4)情感分類（對新的文本數(shù)據(jù)進行情感類別預(yù)測）；5)結(jié)果輸出（顯示情感傾向）。技術(shù)方法：1)基于詞典的方法（利用情感詞典進行評分）；2)基于機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)的方法（利用模型學(xué)習(xí)文本特征與情感的關(guān)系）。3.關(guān)鍵技術(shù)性能指標：1)實時性/延遲（數(shù)據(jù)從采集到分析結(jié)果呈現(xiàn)的時間）；2)可擴展性（系統(tǒng)處理數(shù)據(jù)量增長和用戶量增加的能力）；3)準確性/召回率（分析結(jié)果的正確性和完整性）；4)資源消耗（CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬等的使用效率）。4.應(yīng)用場景：1)發(fā)現(xiàn)用戶在討論某個產(chǎn)品時經(jīng)常同時提及哪些功能或問題；2)分析特定事件相關(guān)討論中，哪些話題或人物經(jīng)常一起出現(xiàn)；3)識別關(guān)聯(lián)性強的輿情風(fēng)險點。三、論述題1.數(shù)據(jù)挖掘優(yōu)勢論述：*處理海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)：輿情數(shù)據(jù)主要來自社交媒體等，是海量、異構(gòu)的非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘能有效處理這類大數(shù)據(jù)，提取有價值信息。*發(fā)現(xiàn)深層模式和隱藏關(guān)聯(lián)：傳統(tǒng)方法可能只看表面統(tǒng)計。數(shù)據(jù)挖掘能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間隱藏的、非直觀的模式、關(guān)聯(lián)和趨勢，如用戶群體細分、潛在影響因素、突發(fā)事件征兆等。*提供預(yù)測性洞察：基于歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘模型可以預(yù)測輿情發(fā)展趨勢（如熱度變化、情感演變），為提前干預(yù)提供依據(jù)。*自動化和效率提升：自動化分析過程，能快速處理大量數(shù)據(jù)，提高輿情監(jiān)測的效率和時效性，相比人工閱讀分析效率更高。*客觀性與可量化：將主觀判斷部分量化分析，使輿情評估更客觀、一致，減少人為偏差。*多維度綜合分析：可以整合文本、圖像、視頻、用戶關(guān)系等多源數(shù)據(jù)進行分析，提供更全面的輿情視圖。2.綜合運用技術(shù)論述：*文本挖掘（基礎(chǔ)）：首先利用文本挖掘技術(shù)對采集到的海量輿情文本數(shù)據(jù)進行預(yù)處理（清洗、分詞、去停用詞）和特征提取（如TF-IDF、情感詞典打分）。然后，通過情感分析判斷文本的情感傾向（積極/消極/中性），識別主要的情感焦點。接著，運用文本聚類或主題模型（如LDA）發(fā)現(xiàn)當前討論的幾個核心話題或熱點，了解公眾關(guān)注的主要方面。*關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（深化）：在識別出主要話題和情感后，可以運用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘分析不同話題、情感、提及的人物/組織之間是否存在有趣的關(guān)聯(lián)。例如，發(fā)現(xiàn)討論某個政策時，特定人群的情感傾向特別強烈；或者某些品牌總是與特定負面事件關(guān)聯(lián)出現(xiàn)。這有助于發(fā)現(xiàn)更深層次的社會關(guān)系和潛在風(fēng)險點。*聚類分析（用戶/群體）：可以利用聚類分析對用戶進行分群，了解不同用戶群體的特征、關(guān)注點、信息來源和情感偏好。這有助于進行精準的輿情引導(dǎo)或服務(wù)。*時間序列分析（趨勢）：結(jié)合時間信息，對輿情熱度、情感比例、話題演變等進行時間序列分析，預(yù)測未來趨勢，追蹤事件發(fā)展過程。*綜合與可視化：將上述所有分析結(jié)果（話題、情感分布、用戶畫像、關(guān)聯(lián)關(guān)系、趨勢預(yù)測等）進行整合，并通過可視化分析（如情感雷達圖、話題演變時間線、關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖）生成直觀易懂的圖表報告，為決策者提供清晰、全面的輿情態(tài)勢感知。通過這種多技術(shù)的組合應(yīng)用，可以使輿情監(jiān)測從簡單的信息發(fā)現(xiàn)提升到深刻的洞察和預(yù)測層面。四、案例分析題系統(tǒng)功能模塊設(shè)計：1.數(shù)據(jù)采集模塊：負責從社交媒體API（如微博、微信、抖音）、本地論壇、新聞網(wǎng)站評論區(qū)等公開渠道實時或準實時地抓取包含交通擁堵關(guān)鍵詞或相關(guān)描述的文本、圖片、視頻等多模態(tài)數(shù)據(jù)。采用API接口調(diào)用和網(wǎng)頁爬蟲相結(jié)合的方式。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理與存儲模塊：對采集到的原始數(shù)據(jù)進行清洗（去重、去噪聲、去無關(guān)信息）、格式轉(zhuǎn)換、分詞、去除停用詞等處理。將處理后的結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲到大數(shù)據(jù)平臺（如HadoopHDFS或SparkRDD）或數(shù)據(jù)庫中，進行高效管理。3.輿情分析模塊：*文本內(nèi)容分析：運用自然語言處理技術(shù)進行分析。包括情感分析，判斷評論是表達不滿（消極）、抱怨（消極）還是建議（中性/積極）。運用主題模型或文本聚類，識別當前最主要的擁堵點、原因討論、影響范圍等核心話題。*關(guān)聯(lián)分析：運用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘，分析哪些區(qū)域、路段、天氣、事件（如大型活動）與交通擁堵現(xiàn)象頻繁關(guān)聯(lián)。*用戶畫像與群體分析：對發(fā)表評論的用戶進行聚類分析，識別不同類型的用戶（如司機、乘客、行人、特定區(qū)域居民），了解他們的關(guān)注點和情緒特征。*趨勢預(yù)測：基于歷史數(shù)據(jù)和當前實時數(shù)據(jù)，利用時間序列分析或簡單統(tǒng)計模型，預(yù)測未來一段時間內(nèi)特定區(qū)域或全局的交通擁堵趨勢和情感變化。4.可視化與預(yù)警模塊：將分析結(jié)果（如熱點區(qū)域地圖、擁堵話題云圖、情感分布餅圖、趨勢預(yù)測曲線圖）通過Web界面或移動應(yīng)用進行可視化展示。設(shè)定預(yù)警規(guī)則，當檢測到極端負面情感集中爆發(fā)、嚴重擁堵事件確認或預(yù)測即將發(fā)生重大擁堵時，通過短信、App推送等方式向相關(guān)部門（交警）或公眾發(fā)出預(yù)警。采用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其作用：*情感分析：作用是量化評估公眾對交通擁堵事件的態(tài)度和情緒，為判斷輿情熱度等級和性質(zhì)提供依據(jù)。*主題模型/文本聚