2025年大學(xué)《信息與計算科學(xué)》專業(yè)題庫——信息科學(xué)在電商行業(yè)的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項字母填在題后括號內(nèi)）1.在電商用戶行為分析中，以下哪種分析方法最常用于發(fā)現(xiàn)不同商品類別之間的關(guān)聯(lián)性？A.聚類分析B.回歸分析C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘D.主成分分析2.電商網(wǎng)站常用的協(xié)同過濾推薦算法中，基于用戶的算法主要尋找與目標(biāo)用戶興趣相似的其他用戶，然后推薦這些相似用戶喜歡的商品。這種算法的核心思想是？A.內(nèi)容相似性B.用戶相似性C.商品相似性D.主題模型3.為了提高電商搜索結(jié)果的相關(guān)性，搜索引擎需要對網(wǎng)頁進(jìn)行索引。倒排索引是一種常用的索引結(jié)構(gòu)，其主要優(yōu)點是？A.提高數(shù)據(jù)存儲效率B.加快查詢速度C.方便數(shù)據(jù)更新D.減少磁盤空間占用4.用戶畫像在電商精準(zhǔn)營銷中扮演重要角色。構(gòu)建用戶畫像的主要數(shù)據(jù)來源通常不包括？A.用戶注冊信息B.商品評價C.社交媒體數(shù)據(jù)D.硬件設(shè)備型號5.電商平臺進(jìn)行A/B測試時，目的是？A.分析用戶行為模式B.比較不同版本或策略的效果差異C.挖掘潛在用戶需求D.評估商品市場接受度6.大量用戶并發(fā)訪問是電商系統(tǒng)面臨的主要挑戰(zhàn)之一。以下哪種技術(shù)主要用于提高網(wǎng)站處理高并發(fā)請求的能力？A.數(shù)據(jù)庫分片B.負(fù)載均衡C.數(shù)據(jù)壓縮D.緩存技術(shù)7.電商推薦系統(tǒng)中，用戶對某個商品的點擊率（CTR）是衡量推薦效果的重要指標(biāo)。提高CTR通常意味著？A.用戶找到了更喜歡的商品B.推薦系統(tǒng)更了解用戶興趣C.商品的曝光機(jī)會增加D.商品的銷量增加8.在處理電商平臺產(chǎn)生的海量、高維用戶行為數(shù)據(jù)時，以下哪種技術(shù)通常作為基礎(chǔ)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和計算？A.機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練B.數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建C.深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計D.圖數(shù)據(jù)庫應(yīng)用9.保障用戶在電商平臺上的支付安全至關(guān)重要。以下哪項技術(shù)通常不直接用于保護(hù)在線交易過程中的數(shù)據(jù)傳輸安全？A.SSL/TLS加密B.數(shù)字簽名C.人工審核交易D.信息摘要（哈希）10.對于電商場景下的商品分類推薦，以下哪種算法可能更適合利用商品本身的詳細(xì)描述信息？A.基于鄰域的協(xié)同過濾B.基于內(nèi)容的推薦C.矩陣分解D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦模型二、填空題（每空1分，共15分。請將答案填在題后橫線上）1.電商數(shù)據(jù)分析的流程通常包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)______、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)可視化等主要步驟。2.推薦系統(tǒng)根據(jù)商品之間的相似性進(jìn)行推薦時，常用的相似度計算方法有余弦相似度、皮爾遜相關(guān)系數(shù)和______。3.搜索引擎為了提高搜索結(jié)果的相關(guān)性，會使用各種______技術(shù)對查詢進(jìn)行重寫或擴(kuò)展。4.用戶畫像通過整合用戶的多種信息，形成用戶的多維度視圖，常用的維度包括人口統(tǒng)計學(xué)屬性、______和消費(fèi)行為等。5.A/B測試通過隨機(jī)將用戶分配到不同組，比較不同組在關(guān)鍵指標(biāo)上的差異，從而評估______的效果。6.大型電商網(wǎng)站通常使用分布式計算框架如______來處理海量的用戶行為數(shù)據(jù)。7.電商系統(tǒng)需要考慮用戶請求的響應(yīng)時間，良好的用戶體驗往往要求系統(tǒng)的______較低。8.個性化定價是電商中一種常見的策略，它利用用戶畫像和______信息動態(tài)調(diào)整商品價格。9.為了保護(hù)用戶隱私，在構(gòu)建用戶畫像或進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時，常采用匿名化或______等技術(shù)。10.評價推薦系統(tǒng)效果時，除了準(zhǔn)確率，常用的指標(biāo)還包括召回率、______和覆蓋率等。三、簡答題（每小題5分，共20分）1.簡述電商領(lǐng)域進(jìn)行用戶行為分析的主要目的。2.簡述電商推薦系統(tǒng)與搜索引擎系統(tǒng)在目標(biāo)和技術(shù)側(cè)重點上的主要區(qū)別。3.解釋什么是電商大數(shù)據(jù)，并列舉至少三個電商場景中產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的例子。4.簡述電商網(wǎng)站部署負(fù)載均衡技術(shù)的必要性和基本作用。四、計算與分析題（每小題10分，共20分）1.假設(shè)一個簡單的電商推薦系統(tǒng)使用基于用戶的協(xié)同過濾方法。給定用戶A和用戶B的評分?jǐn)?shù)據(jù)如下表所示：|商品|用戶A評分|用戶B評分||:|:|:||商品X|5|3||商品Y|3|4||商品Z|4|2||商品W|2|5|計算用戶A和用戶B之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，并根據(jù)該系數(shù)判斷用戶A是否會喜歡商品W（假設(shè)用戶B對商品W的評分為5分）。2.假設(shè)某電商網(wǎng)站首頁需要展示一個商品推薦模塊，預(yù)算允許展示4個商品。現(xiàn)有3個商品（P1,P2,P3）的初始曝光量分別為1000次、1500次和2000次。網(wǎng)站采用簡單的基于曝光量的推薦策略，即優(yōu)先推薦曝光量高的商品。請分析這種策略的潛在問題，并提出至少一種改進(jìn)方案。五、論述題（15分）結(jié)合你所了解的電商場景，論述信息科學(xué)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)（至少列舉三種）是如何幫助電商平臺提升用戶體驗和商業(yè)價值的。請具體說明每種技術(shù)在電商中的應(yīng)用方式及其帶來的效果。試卷答案一、選擇題1.C2.B3.B4.D5.B6.B7.A8.B9.C10.B二、填空題1.清洗2.Jaccard相似系數(shù)3.查詢理解4.興趣偏好5.優(yōu)化方案6.Hadoop7.延遲8.個性化信息9.數(shù)據(jù)脫敏10.精確率三、簡答題1.電商領(lǐng)域進(jìn)行用戶行為分析的主要目的包括：理解用戶偏好和購物習(xí)慣，用于個性化推薦和精準(zhǔn)營銷；發(fā)現(xiàn)用戶需求和市場趨勢，指導(dǎo)產(chǎn)品開發(fā)和運(yùn)營策略；識別異常行為，防范欺詐和惡意攻擊；評估營銷活動效果，優(yōu)化用戶體驗和平臺運(yùn)營效率。2.電商推薦系統(tǒng)與搜索引擎系統(tǒng)的主要區(qū)別在于：目標(biāo)不同，推薦系統(tǒng)旨在發(fā)現(xiàn)用戶可能感興趣的商品（個性化），而搜索引擎旨在根據(jù)用戶查詢找到最相關(guān)的信息（普遍性）；技術(shù)側(cè)重點不同，推薦系統(tǒng)更關(guān)注用戶、物品和交互數(shù)據(jù)，常使用協(xié)同過濾、內(nèi)容推薦等算法，而搜索引擎更關(guān)注信息檢索效率、查詢理解、排序算法（如PageRank）等。3.電商大數(shù)據(jù)是指電商平臺在運(yùn)營過程中產(chǎn)生的、規(guī)模巨大、類型多樣、增長快速的數(shù)據(jù)集合。特點包括數(shù)據(jù)量巨大（用戶量、商品量、交易量巨大）、數(shù)據(jù)類型多樣（結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如交易記錄、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如用戶評論、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如日志文件）、數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快（實時用戶行為、交易數(shù)據(jù)）、價值密度相對較低但潛在價值高。例子：用戶瀏覽日志數(shù)據(jù)、商品詳情和評論數(shù)據(jù)、交易記錄數(shù)據(jù)、用戶畫像數(shù)據(jù)、網(wǎng)站流量和性能監(jiān)控數(shù)據(jù)。4.電商網(wǎng)站部署負(fù)載均衡技術(shù)的必要性在于：隨著用戶訪問量的增長，單一服務(wù)器難以承受所有請求，可能導(dǎo)致響應(yīng)緩慢或系統(tǒng)崩潰；負(fù)載均衡可以將用戶請求分發(fā)到多臺服務(wù)器上，實現(xiàn)資源的有效利用和共享；負(fù)載均衡可以提高系統(tǒng)的可用性和容錯能力，當(dāng)部分服務(wù)器出現(xiàn)故障時，請求可以自動轉(zhuǎn)移到正常服務(wù)器，保證服務(wù)不中斷?；咀饔檬蔷夥峙湓L問壓力，提高系統(tǒng)處理能力、響應(yīng)速度和可靠性。四、計算與分析題1.計算皮爾遜相關(guān)系數(shù)：用戶A評分：[5,3,4,2]用戶B評分：[3,4,2,5]平均值：A_mean=(5+3+4+2)/4=3.5，B_mean=(3+4+2+5)/4=3.5差值：A_diff=[1.5,-0.5,0.5,-1.5]，B_diff=[-0.5,0.5,-1.5,1.5]差值平方和：Sum(A_diff^2)=1.5^2+(-0.5)^2+0.5^2+(-1.5)^2=2.25+0.25+0.25+2.25=5.0Sum(B_diff^2)=(-0.5)^2+0.5^2+(-1.5)^2+1.5^2=0.25+0.25+2.25+2.25=5.0差值乘積和：Sum(A_diff*B_diff)=1.5*(-0.5)+(-0.5)*0.5+0.5*(-1.5)+(-1.5)*1.5=-0.75-0.25-0.75-2.25=-4.0皮爾遜相關(guān)系數(shù)r=Sum(A_diff*B_diff)/sqrt(Sum(A_diff^2)*Sum(B_diff^2))=-4.0/sqrt(5.0*5.0)=-4.0/5.0=-0.8判斷：用戶A和用戶B的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為-0.8，表示兩者興趣傾向相反。用戶B對商品W評分很高（5分），由于用戶A與用戶B興趣負(fù)相關(guān)，根據(jù)協(xié)同過濾邏輯，用戶A可能不喜歡商品W。注意：實際推薦決策會更復(fù)雜，可能考慮多種因素。2.分析基于曝光量的推薦策略問題及改進(jìn)方案：潛在問題：a.忽略用戶偏好：僅憑曝光量推薦可能導(dǎo)致推薦結(jié)果與用戶實際興趣不符，用戶看到的都是熱門或被頻繁展示的商品，難以發(fā)現(xiàn)新興趣。b.冷啟動問題：新商品或新用戶由于初始曝光量低，可能長時間無法獲得推薦機(jī)會。c.信息繭房：用戶持續(xù)看到相似的熱門商品，視野受限，推薦多樣性差。d.效果難以優(yōu)化：提高曝光量不一定能提升點擊率或轉(zhuǎn)化率，單純追求曝光量可能導(dǎo)致資源浪費(fèi)。改進(jìn)方案：a.結(jié)合用戶畫像和實時行為：優(yōu)先推薦符合用戶興趣偏好、根據(jù)其近期瀏覽或搜索行為預(yù)測可能喜歡的商品，即使曝光量不高。b.引入新的推薦算法：采用協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦或混合推薦算法，利用用戶和商品特征進(jìn)行更精準(zhǔn)的匹配。c.增加探索性推薦：在保證一定熱門商品曝光的同時，穿插一部分用戶可能感興趣但曝光量不高的“長尾”商品，增加推薦多樣性。d.采用A/B測試：持續(xù)測試不同推薦策略的效果（如按曝光量vs按預(yù)測興趣度），選擇能帶來更好業(yè)務(wù)指標(biāo)（如CTR、轉(zhuǎn)化率）的策略。可以采用加權(quán)策略，例如結(jié)合曝光量和用戶興趣評分進(jìn)行推薦排序。五、論述題信息科學(xué)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電商領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，對提升用戶體驗和商業(yè)價值起到了關(guān)鍵作用。以下列舉三種技術(shù)及其應(yīng)用效果：1.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘（AssociationRuleMining）：該技術(shù)用于發(fā)現(xiàn)商品之間隱藏的關(guān)聯(lián)關(guān)系，最典型的應(yīng)用是“購物籃分析”。電商平臺通過分析大量用戶的交易數(shù)據(jù)，找出哪些商品經(jīng)常被一起購買（如啤酒和尿布）。應(yīng)用方式：在商品關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中，通常會設(shè)定最小支持度（代表商品組合出現(xiàn)的頻率）和最小置信度（代表規(guī)則的可信度）。效果：發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則可以幫助電商平臺優(yōu)化商品布局（如將關(guān)聯(lián)商品放置在一起或進(jìn)行捆綁銷售）、設(shè)計促銷活動（如“買啤酒送尿布”的捆綁優(yōu)惠）、改進(jìn)購物流程（如推薦關(guān)聯(lián)商品）和進(jìn)行交叉銷售，從而提高交叉銷售率、客單價和用戶購買便利性，提升用戶體驗和平臺銷售額。2.分類（Classification）：該技術(shù)用于根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對用戶或商品進(jìn)行分組。在電商中，應(yīng)用方式主要包括用戶分類和商品分類。例如，用戶分類可以根據(jù)用戶的注冊信息、行為數(shù)據(jù)（瀏覽、購買、評論等）將用戶劃分為不同群體（如新用戶、老用戶、高價值用戶、潛在流失用戶）。效果：對用戶的分類可以用于實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，針對不同用戶群體推送個性化的商品推薦、優(yōu)惠信息或營銷活動；對商品進(jìn)行分類（如自動分類商品目錄）可以方便用戶瀏覽和搜索，提高購物效率；還可以用于信用評分（評估用戶支付風(fēng)險）或欺詐檢測（識別異常交易行為）。這些應(yīng)用有助于電商平臺更精準(zhǔn)地滿足用戶需求，提升用戶滿意度和轉(zhuǎn)化率，同時降低運(yùn)營風(fēng)險。3.聚類（Clustering）：該技術(shù)用于將相似的用戶或商品自動分組，而不需要預(yù)先定義分組標(biāo)準(zhǔn)。在電商中，應(yīng)用