2025年大學(xué)《信息與計算科學(xué)》專業(yè)題庫——信息科學(xué)中的模型構(gòu)建與分析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。請將正確選項的字母填在括號內(nèi)）1.在信息科學(xué)中，模型的主要作用之一是（）。A.直接執(zhí)行信息處理任務(wù)B.描述現(xiàn)實世界信息現(xiàn)象的內(nèi)在規(guī)律C.完全替代人類進(jìn)行決策D.存儲所有類型的數(shù)據(jù)2.下列關(guān)于模型構(gòu)建流程的描述，排序正確的是（）。（1）模型求解或分析（2）明確問題與目標(biāo)（3）模型檢驗與優(yōu)化（4）選擇模型類型A.（2）（4）（1）（3）B.（4）（2）（1）（3）C.（2）（1）（4）（3）D.（1）（2）（3）（4）3.對于處理具有明確因果關(guān)系的預(yù)測問題，通常優(yōu)先考慮構(gòu)建哪種類型的模型（）。A.分類模型B.回歸模型C.聚類模型D.關(guān)聯(lián)規(guī)則模型4.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，處理缺失值常用的方法不包括（）。A.刪除含有缺失值的記錄B.使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)填充C.根據(jù)其他特征預(yù)測缺失值D.將缺失值視為一個獨立的類別5.評價分類模型性能時，當(dāng)關(guān)心錯分正類的情況時，哪個指標(biāo)更為關(guān)鍵（）。A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.精確率（Precision）D.F1分?jǐn)?shù)6.決策樹模型在構(gòu)建過程中，常用的分裂標(biāo)準(zhǔn)是（）。A.熵（Entropy）或信息增益（InformationGain）B.均值絕對偏差（MAD）C.標(biāo)準(zhǔn)差（StandardDeviation）D.相關(guān)系數(shù)（CorrelationCoefficient）7.網(wǎng)絡(luò)模型在信息科學(xué)中常用于模擬什么現(xiàn)象（）。A.數(shù)據(jù)分布的密度B.實體之間的復(fù)雜關(guān)系C.時間序列的變化趨勢D.空間位置的鄰近性8.模型的泛化能力是指模型在（）上的表現(xiàn)。A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)集B.與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)集C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的邊緣案例D.僅在特定測試集上9.在信息檢索系統(tǒng)中，評價檢索結(jié)果相關(guān)性的常用方法有（）。A.點擊流分析B.用戶問卷調(diào)查C.詞頻統(tǒng)計D.互信息計算10.將多個弱學(xué)習(xí)器組合成一個強(qiáng)學(xué)習(xí)器，這種方法通常被稱為（）。A.聚類B.回歸C.聯(lián)合學(xué)習(xí)D.集成學(xué)習(xí)二、填空題（每小題2分，共20分。請將答案填在橫線上）1.模型的建立通常需要基于對現(xiàn)實世界信息現(xiàn)象的______和______。2.數(shù)據(jù)的______是指數(shù)據(jù)中包含的有效信息量，通常與數(shù)據(jù)的混亂程度或不確定性有關(guān)。3.在構(gòu)建統(tǒng)計模型時，選擇合適的______是保證模型有效性的前提。4.對于連續(xù)型數(shù)值型數(shù)據(jù)，常用的可視化方法包括______圖和______圖。5.模型過擬合現(xiàn)象通常表現(xiàn)為模型在______上的表現(xiàn)遠(yuǎn)好于在______上的表現(xiàn)。6.在社交網(wǎng)絡(luò)分析中，度中心性常用來衡量節(jié)點的______。7.評價信息檢索系統(tǒng)性能的常用指標(biāo)除精確率、召回率外，還有______。8.優(yōu)化模型性能的常用方法包括調(diào)整模型參數(shù)、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)、改進(jìn)模型結(jié)構(gòu)等，這些屬于______優(yōu)化策略。9.將數(shù)據(jù)劃分為不同的組，使得組內(nèi)數(shù)據(jù)相似度高、組間數(shù)據(jù)相似度低的過程，稱為______。10.學(xué)習(xí)算法從數(shù)據(jù)中自動提取有用模式或規(guī)律的過程，本質(zhì)上是在尋找數(shù)據(jù)的______結(jié)構(gòu)。三、簡答題（每小題5分，共20分）1.簡述信息科學(xué)中模型構(gòu)建的一般步驟。2.解釋什么是“數(shù)據(jù)噪聲”，并列舉至少兩種處理數(shù)據(jù)噪聲的方法。3.簡述邏輯回歸模型的基本思想及其適用于解決什么類型的問題。4.說明在模型評價中，選擇合適的評價標(biāo)準(zhǔn)的重要性。四、計算題（每小題10分，共20分）1.假設(shè)有一個二分類問題，實際類別為：正類（+）、負(fù)類（-）。某模型對10個樣本的預(yù)測結(jié)果如下：+、-、+、+、-、+、-、-、+、-。其中，樣本的真實類別為：+、-、+、+、-、+、-、-、+、-。請計算該模型的準(zhǔn)確率、精確率（針對正類）和召回率（針對正類）。（提示：正類標(biāo)記為正樣本，負(fù)類標(biāo)記為負(fù)樣本）2.已知某線性回歸模型為y=2+3x。當(dāng)自變量x分別取1,2,3時，計算對應(yīng)的因變量y的預(yù)測值。并解釋模型中系數(shù)2和3的含義。五、綜合應(yīng)用題（共20分）已知你正在為一個在線新聞推薦系統(tǒng)設(shè)計一個模型。該系統(tǒng)的目標(biāo)是為用戶推薦他們可能感興趣的新聞文章。請回答以下問題：1.（5分）簡述你會考慮使用哪種類型的模型（或模型組合），并說明理由。2.（5分）在構(gòu)建該模型的過程中，你認(rèn)為哪些關(guān)鍵信息或特征（Data）是重要的？請列舉至少三個。3.（5分）你會如何評價該推薦模型的性能？除了準(zhǔn)確率，還會考慮哪些指標(biāo)？（請至少說明兩個評價指標(biāo)及其考察的方面）4.（5分）設(shè)想一個可能影響模型性能的挑戰(zhàn)（例如用戶行為變化、新類型新聞涌現(xiàn)等），并簡要說明你可以采取哪些策略來應(yīng)對這個挑戰(zhàn)。試卷答案一、選擇題1.B2.C3.B4.D5.B6.A7.B8.B9.B10.D二、填空題1.假設(shè)，簡化2.熵3.模型假設(shè)4.直方，散點5.訓(xùn)練，測試6.中心性/影響力7.召回率/準(zhǔn)確率/F1分?jǐn)?shù)（任選其一即可，但需與第5題區(qū)分，此處召回率更側(cè)重錯分正類）8.超參數(shù)9.聚類10.內(nèi)在三、簡答題1.模型構(gòu)建的一般步驟通常包括：明確問題與目標(biāo)、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、選擇模型類型、定義模型結(jié)構(gòu)與參數(shù)、使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型、使用測試數(shù)據(jù)評估模型性能、模型調(diào)優(yōu)（如調(diào)整參數(shù)、特征工程等）、模型檢驗與部署。2.數(shù)據(jù)噪聲是指數(shù)據(jù)中存在的錯誤、不完整或不一致的信息，這些信息會干擾模型的學(xué)習(xí)過程。處理數(shù)據(jù)噪聲的方法包括：數(shù)據(jù)清洗（刪除明顯錯誤數(shù)據(jù)）、平滑技術(shù)（如均值濾波、中位數(shù)濾波）、回歸方法（使用回歸模型擬合噪聲數(shù)據(jù)）、聚類方法（識別并處理異常點）等。3.邏輯回歸模型是一種基于概率的二元分類模型，其核心思想是利用logistic函數(shù)（Sigmoid函數(shù)）將線性回歸模型的輸出映射到(0,1)區(qū)間內(nèi)，并將該值解釋為樣本屬于正類的概率。它適用于解決二元分類問題，例如判斷郵件是否為垃圾郵件、預(yù)測用戶是否會流失等。4.選擇合適的評價標(biāo)準(zhǔn)對于正確評估模型性能至關(guān)重要。不同的評價標(biāo)準(zhǔn)側(cè)重于衡量模型的不同方面（如精確率關(guān)注查準(zhǔn)，召回率關(guān)注查全），選擇不當(dāng)可能導(dǎo)致對模型性能產(chǎn)生誤導(dǎo)性判斷。合適的評價標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)能反映模型在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)，并與業(yè)務(wù)目標(biāo)相一致，從而為模型選擇和改進(jìn)提供有效指導(dǎo)。四、計算題1.計算準(zhǔn)確率、精確率和召回率：-真正例（TP）：預(yù)測為+且真實為+的有4個（第1,3,4,6個樣本）-真負(fù)例（TN）：預(yù)測為-且真實為-的有3個（第5,8,10個樣本）-假正例（FP）：預(yù)測為+但真實為-的有1個（第2個樣本）-假負(fù)例（FN）：預(yù)測為-但真實為+的有2個（第7,9個樣本）準(zhǔn)確率（Accuracy）=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN)=(4+3)/(4+3+1+2)=7/10=0.7精確率（PrecisionforPositive）=TP/(TP+FP)=4/(4+1)=4/5=0.8召回率（RecallforPositive）=TP/(TP+FN)=4/(4+2)=4/6=2/3≈0.66672.計算線性回歸模型的預(yù)測值及解釋系數(shù)含義：-當(dāng)x=1時，y=2+3*1=5-當(dāng)x=2時，y=2+3*2=8-當(dāng)x=3時，y=2+3*3=11-系數(shù)2是模型的截距項（Intercept），表示當(dāng)自變量x=0時，因變量y的預(yù)測值。-系數(shù)3是模型中自變量x的系數(shù)（Slope/Weight），表示自變量x每增加一個單位時，因變量y的預(yù)測值平均增加3個單位。五、綜合應(yīng)用題1.我會考慮使用協(xié)同過濾模型（CollaborativeFiltering）或基于內(nèi)容的推薦模型（Content-BasedRecommendation），或者它們的組合（HybridApproach）。理由是協(xié)同過濾利用用戶歷史行為數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)用戶偏好和物品相似性，能有效利用“物以類聚，人以群分”的原理；基于內(nèi)容的推薦利用物品特征描述來推薦相似物品，能推薦給用戶其過去喜歡的物品類型。組合模型可以結(jié)合兩者的優(yōu)點，提高推薦準(zhǔn)確性和多樣性。2.重要的信息或特征可能包括：-用戶歷史行為數(shù)據(jù)：如用戶點擊過的新聞、閱讀過的新聞、評分、分享或收藏的新聞等。-用戶屬性數(shù)據(jù)：如用戶的年齡、性別、地域、職業(yè)、興趣標(biāo)簽等。-新聞物品特征數(shù)據(jù)：如新聞標(biāo)題、摘要、關(guān)鍵詞、分類標(biāo)簽、發(fā)布時間、來源、作者、新聞文本內(nèi)容、多媒體內(nèi)容（圖片、視頻）等。-上下文信息：如用戶訪問推薦系統(tǒng)時的環(huán)境（時間、設(shè)備）、當(dāng)前熱門新聞等。3.評價推薦模型性能除了準(zhǔn)確率，還會考慮：-召回率（Recall）：衡量模型找到所有相關(guān)新聞的能力，即所有用戶可能感興趣的新聞中有多少被推薦出來了。高召回率意味著推薦結(jié)果覆蓋面廣。-推薦多樣性（Diversity）：衡量推薦結(jié)果中不同主題或類別的分布情況。高多樣性可以避免推薦結(jié)果過于同質(zhì)化，提供更豐富的選擇給用戶。-新穎性（Novelty）：衡量推薦結(jié)果中包含用戶過去未見過或很少接觸到的信息的能力。高新穎性有助于發(fā)現(xiàn)用戶潛在興趣。-交互率（InteractionRate）：衡量推薦結(jié)果引發(fā)用戶實際點擊、閱讀等行為的