2026年中國聯(lián)通機器學(xué)習(xí)工程師崗位競聘答辯題庫含答案一、單選題（共5題，每題2分）1.題目：在中國聯(lián)通的業(yè)務(wù)場景中，以下哪種機器學(xué)習(xí)模型最適合用于預(yù)測用戶流量使用趨勢？A.決策樹模型B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型C.支持向量機模型D.線性回歸模型答案：D解析：流量使用趨勢預(yù)測屬于連續(xù)值預(yù)測問題，線性回歸模型在處理此類問題時效率較高且易于解釋，適合電信行業(yè)用戶行為分析場景。2.題目：中國聯(lián)通在網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中常使用聚類算法進行基站分組，以下哪種算法在處理高維稀疏數(shù)據(jù)時表現(xiàn)最佳？A.K-MeansB.DBSCANC.層次聚類D.譜聚類答案：B解析：DBSCAN對噪聲數(shù)據(jù)魯棒，無需預(yù)設(shè)聚類數(shù)量，適用于基站位置數(shù)據(jù)這類高維稀疏場景，符合聯(lián)通網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的需求。3.題目：在聯(lián)通5G網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量評估中，以下哪種指標(biāo)最能反映用戶體驗？A.準確率B.召回率C.F1分數(shù)D.平均吞吐量答案：D解析：5G網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的核心指標(biāo)是用戶感知的吞吐量，平均吞吐量直接關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)性能，適合聯(lián)通業(yè)務(wù)場景。4.題目：中國聯(lián)通客服系統(tǒng)常用哪些技術(shù)進行智能話術(shù)生成？A.強化學(xué)習(xí)B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.深度信念網(wǎng)絡(luò)D.邏輯回歸答案：B解析：GAN能生成自然語言文本，適合客服話術(shù)優(yōu)化，符合聯(lián)通智能客服需求。5.題目：在聯(lián)通大數(shù)據(jù)平臺中，以下哪種技術(shù)最適合處理時序數(shù)據(jù)？A.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.LSTMC.隨機森林D.樸素貝葉斯答案：B解析：LSTM擅長處理時序依賴關(guān)系，適用于聯(lián)通用戶行為時序分析場景。二、多選題（共4題，每題3分）1.題目：中國聯(lián)通在5G網(wǎng)絡(luò)切片管理中，以下哪些技術(shù)有助于提升資源利用率？A.機器學(xué)習(xí)B.軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）C.邊緣計算D.增量學(xué)習(xí)答案：A、B、C解析：機器學(xué)習(xí)可優(yōu)化切片分配，SDN實現(xiàn)動態(tài)資源調(diào)度，邊緣計算降低時延，均有助于聯(lián)通5G切片管理。2.題目：在聯(lián)通用戶流失預(yù)測中，以下哪些特征可能影響模型效果？A.使用時長B.流量消耗C.客服投訴次數(shù)D.競爭對手價格答案：A、B、C、D解析：用戶流失受多因素影響，聯(lián)通需綜合分析這些特征以提高預(yù)測準確率。3.題目：中國聯(lián)通在智能運維（AIOps）中應(yīng)用哪些機器學(xué)習(xí)技術(shù)？A.異常檢測B.預(yù)測性維護C.自然語言處理D.強化學(xué)習(xí)答案：A、B、D解析：異常檢測、預(yù)測性維護和強化學(xué)習(xí)是AIOps核心技術(shù)，符合聯(lián)通運維需求。4.題目：在聯(lián)通智慧城市項目中，以下哪些場景適合使用強化學(xué)習(xí)？A.交通信號優(yōu)化B.能耗管理C.客戶服務(wù)機器人D.網(wǎng)絡(luò)資源分配答案：A、B、D解析：強化學(xué)習(xí)適合動態(tài)決策問題，如交通信號、能耗和資源分配，但客戶服務(wù)機器人更適合監(jiān)督學(xué)習(xí)。三、簡答題（共5題，每題4分）1.題目：簡述中國聯(lián)通在用戶畫像構(gòu)建中如何利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)。答案：-收集多源數(shù)據(jù)（通話、流量、套餐等）；-應(yīng)用聚類算法（如K-Means）分群；-結(jié)合分類模型（如隨機森林）標(biāo)注用戶標(biāo)簽；-通過特征工程優(yōu)化維度，提升畫像精準度。2.題目：解釋5G網(wǎng)絡(luò)中，機器學(xué)習(xí)如何幫助提升網(wǎng)絡(luò)切片的QoS（服務(wù)質(zhì)量）？答案：-通過預(yù)測性維護減少故障；-動態(tài)調(diào)整切片帶寬和優(yōu)先級；-結(jié)合用戶行為數(shù)據(jù)優(yōu)化資源分配；-實時監(jiān)控并自動調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。3.題目：描述中國聯(lián)通客服系統(tǒng)如何利用自然語言處理（NLP）技術(shù)提升交互體驗。答案：-情感分析識別用戶情緒；-實體識別提取關(guān)鍵信息；-生成式對話系統(tǒng)提供智能回復(fù)；-語音識別支持多模態(tài)交互。4.題目：說明在聯(lián)通大數(shù)據(jù)平臺中，特征工程如何影響機器學(xué)習(xí)模型效果。答案：-通過降維（PCA）處理高維數(shù)據(jù)；-對稀疏數(shù)據(jù)（如基站日志）進行加權(quán)；-處理時序數(shù)據(jù)（如滑動窗口聚合）；-統(tǒng)一特征尺度（標(biāo)準化/歸一化）。5.題目：闡述中國聯(lián)通如何利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)進行欺詐檢測。答案：-監(jiān)督學(xué)習(xí)模型（如XGBoost）識別異常交易；-無監(jiān)督學(xué)習(xí)（如IsolationForest）檢測未知欺詐；-結(jié)合用戶行為模式建立規(guī)則庫；-實時評分系統(tǒng)攔截高風(fēng)險操作。四、論述題（共2題，每題6分）1.題目：結(jié)合中國聯(lián)通業(yè)務(wù)場景，論述機器學(xué)習(xí)在智慧城市項目中的價值與挑戰(zhàn)。答案：價值：-網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化：通過用戶流量預(yù)測動態(tài)調(diào)整基站參數(shù)；-智能交通：強化學(xué)習(xí)優(yōu)化信號燈配時，緩解擁堵；-能耗管理：預(yù)測性維護降低基站功耗。挑戰(zhàn)：-數(shù)據(jù)孤島問題需跨部門協(xié)同；-模型可解釋性不足影響監(jiān)管；-算法更新需與5G網(wǎng)絡(luò)迭代匹配。2.題目：分析中國聯(lián)通在用戶流失預(yù)測中，如何平衡模型精度與業(yè)務(wù)落地效率。答案：-精度提升：采用集成學(xué)習(xí)（如Stacking）融合多模型；-特征篩選：聚焦高相關(guān)特征（如套餐類型、離網(wǎng)前行為）；-業(yè)務(wù)適配：輸出可解釋的決策樹模型，便于客服調(diào)整策略；-成本控制：選擇輕量級算法（如LightGBM）降低訓(xùn)練資源消耗。五、編程題（共2題，每題6分）1.題目：假設(shè)中國聯(lián)通提供基站位置（經(jīng)緯度）和信號強度數(shù)據(jù)，請用Python實現(xiàn)K-Means聚類，并繪制基站分組熱力圖。答案：pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfrommpl_toolkits.basemapimportBasemap模擬數(shù)據(jù)：經(jīng)度、緯度data=np.random.rand(100,2)[180,90]#全球范圍kmeans=KMeans(n_clusters=5).fit(data)labels=kmeans.labels_plt.figure(figsize=(10,6))m=Basemap(projection='mill',llcrnrlat=-60,urcrnrlat=80,llcrnrlon=-180,urcrnrlon=180,resolution='c')m.drawcoastlines()x,y=m(data[:,0],data[:,1])sc=m.scatter(x,y,c=labels,cmap='viridis',marker='o')plt.colorbar(sc,label='ClusterID')plt.title('基站聚類熱力圖')plt.show()2.題目：給定聯(lián)通用戶通話時長數(shù)據(jù)，請用Python實現(xiàn)線性回歸模型，預(yù)測平均通話時長（注意處理缺失值）。pythonimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.imputeimportSimpleImputer模擬數(shù)據(jù)：年齡、通話時長df=pd.DataFrame({'age':np.random.randint(18,60,100),'duration':np.random.normal(300,50,100)})df.loc[5:10,'duration']=np.nan#模擬缺失值imputer=SimpleImputer(strategy='mean')df['duration']=imputer.fit_transform(df[['du