2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理與應(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。請將正確選項字母填在題干后的括號內(nèi)）1.下列哪種數(shù)據(jù)類型通常被認(rèn)為是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？（）A.關(guān)系數(shù)據(jù)庫中的表格數(shù)據(jù)B.XML或JSON格式的配置文件C.文本文件、圖像文件、音頻文件D.按照固定格式存儲的CSV文件2.在非結(jié)構(gòu)化文本處理中，分詞的主要目的是？（）A.刪除文本中的停用詞B.將連續(xù)的文本切分成有意義的詞語單元C.對詞語進(jìn)行詞性標(biāo)注D.統(tǒng)計文本中每個詞語的頻率3.下列哪項技術(shù)通常用于識別文本中的命名實體，如人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名？（）A.詞嵌入（WordEmbedding）B.主題模型（TopicModeling）C.命名實體識別（NamedEntityRecognition,NER）D.句法分析（SyntacticParsing）4.LDA（LatentDirichletAllocation）模型主要應(yīng)用于？（）A.文本分類B.垃圾郵件檢測C.主題模型，發(fā)現(xiàn)文檔集合中的隱藏主題D.情感分析5.下列哪種算法通常用于圖像的邊緣檢測？（）A.K-Means聚類B.主成分分析（PCA）C.Sobel算子D.K近鄰（KNN）6.在社交網(wǎng)絡(luò)分析中，度中心性主要用于衡量節(jié)點？（）A.與其他節(jié)點的相似程度B.在網(wǎng)絡(luò)中的連接緊密程度C.節(jié)點之間距離的遠(yuǎn)近D.節(jié)點包含的信息量7.下列哪種方法不屬于文本情感分析？（）A.樸素貝葉斯分類器B.支持向量機(jī)（SVM）C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘8.大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理常常需要借助？（）A.單機(jī)高性能CPUB.小型分布式計算集群C.傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫D.本地文件系統(tǒng)9.語音識別技術(shù)的核心任務(wù)是將？（）A.文本轉(zhuǎn)換為語音信號B.語音信號轉(zhuǎn)換為文本序列C.音頻波形特征提取D.語音情感狀態(tài)分析10.對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗的主要目的是？（）A.提高數(shù)據(jù)存儲效率B.增強數(shù)據(jù)安全性C.消除數(shù)據(jù)中的噪聲、錯誤和不一致性，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量D.減少數(shù)據(jù)量二、填空題（每空2分，共20分。請將答案填在題干橫線上）1.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)指的是沒有固定格式或結(jié)構(gòu)，難以用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行有效組織和管理的數(shù)據(jù)，如______、______和視頻數(shù)據(jù)等。2.詞性標(biāo)注是自然語言處理中的一個基本任務(wù)，它的目的是為文本中的每個詞語賦予正確的______標(biāo)簽，如名詞、動詞、形容詞等。3.圖像處理中，顏色空間轉(zhuǎn)換是一種常見操作，例如將RGB顏色空間轉(zhuǎn)換到______顏色空間，可以方便地進(jìn)行圖像的灰度化處理。4.社交網(wǎng)絡(luò)分析中，衡量網(wǎng)絡(luò)整體緊密程度的指標(biāo)稱為______。5.機(jī)器學(xué)習(xí)在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用廣泛，例如使用______模型可以對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，使用______模型可以識別圖像中的對象。6.對于非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)，特征提取是將原始文本轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以處理的數(shù)值表示的過程，常見的文本特征包括詞語頻率（TF）、詞語頻率-逆文檔頻率（______）等。7.大數(shù)據(jù)平臺Hadoop的核心組件包括分布式文件系統(tǒng)______和分布式計算框架______。8.語音識別系統(tǒng)通常包括三個主要模塊：前端處理模塊、聲學(xué)模型和______。9.數(shù)據(jù)預(yù)處理是處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的第一步，主要包括數(shù)據(jù)清洗（如______、去重）和數(shù)據(jù)集成等。10.主題模型是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)，它能夠發(fā)現(xiàn)文檔集合中隱藏的抽象主題，常用的主題模型有LDA和______。三、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述文本分詞在中文文本處理中的重要性及主要挑戰(zhàn)。2.解釋什么是圖像特征提取，并列舉兩種常見的圖像特征類型。3.描述社交網(wǎng)絡(luò)分析中中心性指標(biāo)的概念及其至少兩種不同的應(yīng)用場景。4.簡述非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理階段包含的主要任務(wù)及其目的。四、論述題（每題10分，共30分）1.論述文本情感分析的主要方法及其優(yōu)缺點。2.結(jié)合具體應(yīng)用場景，論述圖像處理技術(shù)（如特征提取、圖像分類等）在現(xiàn)實世界中的重要作用。3.試述在大數(shù)據(jù)環(huán)境下處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)面臨的主要挑戰(zhàn)，并提出相應(yīng)的應(yīng)對策略。試卷答案一、選擇題1.C2.B3.C4.C5.C6.B7.D8.B9.B10.C二、填空題1.文本文件，圖像文件2.詞性3.灰度（或HSV）4.聚集系數(shù)（或平均路徑長度，或網(wǎng)絡(luò)密度）5.支持向量機(jī)（或SVM），卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（或CNN）6.TF-IDF7.HDFS，MapReduce8.語言模型9.去噪（或去噪，或格式轉(zhuǎn)換）10.LDA（或潛在語義分析，或LSA）三、簡答題1.重要性：分詞是中文文本處理的基礎(chǔ)步驟，將連續(xù)的漢字序列切分成有意義的詞語單元，是后續(xù)如詞性標(biāo)注、命名實體識別、文本分類等任務(wù)的前提。沒有準(zhǔn)確的分詞，后續(xù)處理的效果難以保證。挑戰(zhàn)：中文缺乏明確的詞邊界符；多字詞、同音同形異義詞、歧義性（如“蘋果”指水果或公司）的存在增加了分詞難度；新詞發(fā)現(xiàn)和識別的及時性要求高。2.概念：圖像特征提取是從圖像中提取能夠表征圖像內(nèi)容、區(qū)分不同圖像或同一圖像不同部分的顯著信息的過程，這些信息通常是數(shù)值向量，用于后續(xù)的圖像分析、匹配、分類等任務(wù)。常見類型：顏色特征（如顏色直方圖）、紋理特征（如灰度共生矩陣GLCM、局部二值模式LBP）、形狀特征（如邊界描述符、區(qū)域特征）。3.概念：中心性是社交網(wǎng)絡(luò)分析中用于衡量網(wǎng)絡(luò)中某個節(jié)點（個體）重要性的指標(biāo)。節(jié)點中心性越高，通常表示該節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中越關(guān)鍵，其影響力或影響力范圍越大。應(yīng)用場景：度高的人物在網(wǎng)絡(luò)中可能更容易傳播信息或影響他人（如意見領(lǐng)袖）；度高的小團(tuán)體可能構(gòu)成了網(wǎng)絡(luò)的核心結(jié)構(gòu)；平均路徑長度短的網(wǎng)絡(luò)通常意味著信息傳播效率高。4.主要任務(wù)及其目的：*數(shù)據(jù)清洗：消除數(shù)據(jù)中的噪聲、錯誤、缺失值和不一致性，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。*數(shù)據(jù)集成：將來自不同來源的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（如文本、圖像、元數(shù)據(jù)）進(jìn)行整合，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)視圖，便于綜合分析。*數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合特定處理工具或算法所需的格式，如將文本轉(zhuǎn)換為TF-IDF向量。*特征提取/選擇：從原始數(shù)據(jù)中提取能夠有效區(qū)分不同類別或表達(dá)重要信息的特征，或選擇最相關(guān)的特征，降低維度，提高處理效率和分析效果。四、論述題1.主要方法：*基于詞典和規(guī)則的方法：利用預(yù)定義的情感詞典（正面、負(fù)面詞匯）和語法規(guī)則進(jìn)行情感判定，簡單快速但覆蓋面和魯棒性有限。*機(jī)器學(xué)習(xí)方法：將情感分析視為分類問題，訓(xùn)練分類器（如SVM、樸素貝葉斯、決策樹）進(jìn)行情感分類。需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，且模型泛化能力依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量。*基于深度學(xué)習(xí)的方法：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（如RNN、LSTM、CNN、BERT等）自動學(xué)習(xí)文本的深層語義表示進(jìn)行情感分類。能夠處理復(fù)雜的語言現(xiàn)象，效果通常優(yōu)于傳統(tǒng)方法，但對數(shù)據(jù)和計算資源要求更高。2.重要作用：*智能安防與監(jiān)控：圖像處理技術(shù)（如人臉識別、物體檢測、行為分析）可用于公共安全監(jiān)控、異常事件檢測、智能交通管理，提升社會治安水平。*醫(yī)療影像分析：通過圖像增強、分割、特征提取等技術(shù)，輔助醫(yī)生診斷疾病（如識別X光片、CT、MRI圖像中的病灶），提高診斷準(zhǔn)確性和效率。*工業(yè)自動化與質(zhì)量控制：機(jī)器視覺系統(tǒng)用于產(chǎn)品缺陷檢測、尺寸測量、流水線監(jiān)控，實現(xiàn)自動化生產(chǎn)和質(zhì)量把關(guān)。*增強現(xiàn)實（AR）與虛擬現(xiàn)實（VR）：圖像處理和三維重建技術(shù)是構(gòu)建逼真虛擬環(huán)境和實現(xiàn)虛實交互的關(guān)鍵。*內(nèi)容推薦與媒體處理：自動識別圖像/視頻內(nèi)容（如場景、物體、人臉），用于精準(zhǔn)廣告投放、智能媒體編輯、版權(quán)保護(hù)等。3.主要挑戰(zhàn)：*數(shù)據(jù)量巨大且增長迅速：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（尤其是圖像、視頻）體積龐大，存儲和處理成本高，要求高效的存儲和計算架構(gòu)。*數(shù)據(jù)多樣性與異構(gòu)性：數(shù)據(jù)來源廣泛（網(wǎng)絡(luò)、傳感器、設(shè)備等），格式多樣（文本、圖像、音頻、視頻、傳感器數(shù)據(jù)流等），質(zhì)量參差不齊，難以統(tǒng)一處理。*數(shù)據(jù)質(zhì)量差與標(biāo)注困難：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中常含有噪聲、模糊、缺失信息，且獲取大規(guī)模高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)成本高昂。*缺乏明確結(jié)構(gòu)和語義：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)難以用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫模型有效組織，信息隱藏在復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容中，需要復(fù)雜的算法進(jìn)行挖掘。*實時性要求高：某些應(yīng)用場景（如實時監(jiān)控、輿情分析）需要快速處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。應(yīng)對策略：*采用分布式計算框架：利用Hadoop、Spark等技術(shù)在集群上并行處理海量數(shù)據(jù)。*發(fā)展高效的存儲系統(tǒng)：使用對象存儲、分