2026年中國聯(lián)通機器學(xué)習(xí)工程師崗位技能認證考試大綱含答案一、單選題（共20題，每題1分）1.在中國聯(lián)通的5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，以下哪種機器學(xué)習(xí)模型最適合用于預(yù)測信號強度？（）A.決策樹B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機D.K近鄰答案：B解析：5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化涉及復(fù)雜的空間和時間依賴性，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（尤其是深度學(xué)習(xí)模型）能夠捕捉多維度特征，更適合預(yù)測信號強度。2.中國聯(lián)通客戶流失預(yù)測中，通常采用哪種評估指標(biāo)來衡量模型的業(yè)務(wù)效果？（）A.F1分數(shù)B.AUCC.MAED.RMSE答案：B解析：客戶流失是分類問題，AUC（ROC曲線下面積）能綜合評估模型的召回率和精確率，更適合業(yè)務(wù)場景。3.在處理中國聯(lián)通大規(guī)模用戶行為數(shù)據(jù)時，以下哪種技術(shù)最能有效降低數(shù)據(jù)維度？（）A.PCAB.LDAC.t-SNED.K-Means答案：A解析：PCA（主成分分析）適用于高維數(shù)據(jù)降維，保留主要特征，適合聯(lián)通用戶行為分析。4.中國聯(lián)通智慧城市項目中，用于檢測異常交通流量的算法通常是？（）A.聚類算法B.聚類算法C.回歸算法D.異常檢測算法答案：D解析：異常檢測算法能識別偏離正常模式的交通流量，適合智慧城市監(jiān)控。5.在中國聯(lián)通的語音識別系統(tǒng)中，哪種模型通常用于實時轉(zhuǎn)寫？（）A.LSTMB.CNNC.GBDTD.樸素貝葉斯答案：A解析：LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）能處理時序數(shù)據(jù)，適合語音實時轉(zhuǎn)寫。6.中國聯(lián)通邊緣計算場景下，以下哪種算法適合輕量級部署？（）A.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.集成學(xué)習(xí)C.決策樹D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)答案：C解析：決策樹計算復(fù)雜度低，適合邊緣設(shè)備資源受限場景。7.在中國聯(lián)通的電力負荷預(yù)測中，以下哪種方法能較好處理時間序列數(shù)據(jù)？（）A.線性回歸B.ARIMAC.邏輯回歸D.樸素貝葉斯答案：B解析：ARIMA（自回歸積分滑動平均模型）專門用于時間序列預(yù)測，適合電力負荷分析。8.中國聯(lián)通客服系統(tǒng)中的意圖識別任務(wù)，通常采用哪種模型？（）A.邏輯回歸B.語義嵌入C.K近鄰D.決策樹答案：B解析：語義嵌入（如BERT）能理解自然語言意圖，適合客服場景。9.在中國聯(lián)通的欺詐檢測中，以下哪種技術(shù)能有效處理不平衡數(shù)據(jù)？（）A.過采樣B.欠采樣C.SMOTED.ADASYN答案：C解析：SMOTE（合成少數(shù)過采樣技術(shù)）通過生成合成樣本平衡數(shù)據(jù)，適合欺詐檢測中的小樣本問題。10.中國聯(lián)通的圖像識別項目中，哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最適合手機端部署？（）A.VGGB.ResNetC.MobileNetD.Inception答案：C解析：MobileNet輕量級設(shè)計，適合資源受限的移動端應(yīng)用。11.在中國聯(lián)通的文本分類中，以下哪種模型能較好處理多標(biāo)簽問題？（）A.邏輯回歸B.多標(biāo)簽分類器C.樸素貝葉斯D.K-Means答案：B解析：多標(biāo)簽分類器（如二分圖）能處理文本的多標(biāo)簽場景。12.中國聯(lián)通的推薦系統(tǒng)中，以下哪種算法能實現(xiàn)冷啟動推薦？（）A.協(xié)同過濾B.基于內(nèi)容的推薦C.矩陣分解D.深度學(xué)習(xí)推薦答案：B解析：基于內(nèi)容的推薦不依賴用戶歷史數(shù)據(jù)，適合冷啟動場景。13.在中國聯(lián)通的設(shè)備故障預(yù)測中，以下哪種模型最適合處理長尾分布？（）A.邏輯回歸B.GBDTC.LSTMD.生存分析答案：D解析：生存分析能處理事件時間數(shù)據(jù)，適合設(shè)備故障預(yù)測。14.中國聯(lián)通的語音情感識別中，以下哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)最常用？（）A.CNNB.RNNC.語義嵌入D.邏輯回歸答案：B解析：RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）能處理語音時序信息，適合情感識別。15.在中國聯(lián)通的營銷活動中，以下哪種模型最適合進行用戶分群？（）A.決策樹B.聚類算法C.回歸算法D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)答案：B解析：聚類算法（如K-Means）能無監(jiān)督分群，適合用戶分群。16.中國聯(lián)通的5G網(wǎng)絡(luò)切片管理中，以下哪種技術(shù)能優(yōu)化資源分配？（）A.強化學(xué)習(xí)B.遺傳算法C.樸素貝葉斯D.決策樹答案：A解析：強化學(xué)習(xí)能動態(tài)優(yōu)化資源分配，適合5G網(wǎng)絡(luò)切片。17.在中國聯(lián)通的智能客服中，以下哪種技術(shù)能提升對話連貫性？（）A.語義嵌入B.強化學(xué)習(xí)C.邏輯回歸D.決策樹答案：A解析：語義嵌入能理解上下文，提升對話連貫性。18.中國聯(lián)通的邊緣AI場景下，以下哪種算法適合低功耗部署？（）A.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.輕量級CNNC.GBDTD.樸素貝葉斯答案：B解析：輕量級CNN（如MobileNet）計算量小，適合邊緣設(shè)備。19.在中國聯(lián)通的網(wǎng)絡(luò)安全檢測中，以下哪種模型能較好處理未知威脅？（）A.邏輯回歸B.異常檢測算法C.樸素貝葉斯D.決策樹答案：B解析：異常檢測算法能識別偏離正常模式的攻擊，適合未知威脅檢測。20.中國聯(lián)通的智能運維中，以下哪種技術(shù)能實現(xiàn)故障自愈？（）A.強化學(xué)習(xí)B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)C.邏輯回歸D.決策樹答案：A解析：強化學(xué)習(xí)能動態(tài)調(diào)整策略實現(xiàn)故障自愈。二、多選題（共10題，每題2分）1.中國聯(lián)通的5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，以下哪些因素會影響信號強度預(yù)測？（）A.基站位置B.用戶密度C.天氣狀況D.設(shè)備類型答案：ABC解析：信號強度受基站位置、用戶密度和天氣影響，設(shè)備類型影響較小。2.在中國聯(lián)通的欺詐檢測中，以下哪些技術(shù)能提高模型魯棒性？（）A.數(shù)據(jù)增強B.集成學(xué)習(xí)C.特征工程D.損失函數(shù)優(yōu)化答案：ABCD解析：數(shù)據(jù)增強、集成學(xué)習(xí)、特征工程和損失函數(shù)優(yōu)化均能提升模型魯棒性。3.中國聯(lián)通的智慧城市項目中，以下哪些算法可用于交通流量預(yù)測？（）A.LSTMB.ARIMAC.GBDTD.K-Means答案：AB解析：LSTM和ARIMA適合時間序列預(yù)測，GBDT和K-Means不適用。4.在中國聯(lián)通的語音識別系統(tǒng)中，以下哪些技術(shù)能提高識別準(zhǔn)確率？（）A.語音增強B.語義嵌入C.模型蒸餾D.數(shù)據(jù)清洗答案：ABCD解析：語音增強、語義嵌入、模型蒸餾和數(shù)據(jù)清洗均能提升識別效果。5.中國聯(lián)通的邊緣計算場景下，以下哪些算法適合輕量級部署？（）A.決策樹B.MobileNetC.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.GBDT答案：AB解析：決策樹和MobileNet計算量小，適合邊緣設(shè)備。6.在中國聯(lián)通的電力負荷預(yù)測中，以下哪些因素會影響預(yù)測精度？（）A.歷史負荷數(shù)據(jù)B.天氣狀況C.節(jié)假日因素D.設(shè)備故障答案：ABCD解析：負荷預(yù)測受多因素影響，包括歷史數(shù)據(jù)、天氣、節(jié)假日和設(shè)備故障。7.中國聯(lián)通的智能客服中，以下哪些技術(shù)能提升用戶體驗？（）A.語義嵌入B.強化學(xué)習(xí)C.多輪對話D.情感識別答案：ABCD解析：語義嵌入、強化學(xué)習(xí)、多輪對話和情感識別均能提升用戶體驗。8.在中國聯(lián)通的圖像識別項目中，以下哪些技術(shù)能提高模型泛化能力？（）A.數(shù)據(jù)增強B.正則化C.遷移學(xué)習(xí)D.特征工程答案：ABCD解析：數(shù)據(jù)增強、正則化、遷移學(xué)習(xí)和特征工程均能提升泛化能力。9.中國聯(lián)通的推薦系統(tǒng)中，以下哪些算法能實現(xiàn)個性化推薦？（）A.協(xié)同過濾B.基于內(nèi)容的推薦C.深度學(xué)習(xí)推薦D.強化學(xué)習(xí)答案：ABC解析：協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦和深度學(xué)習(xí)推薦適合個性化推薦，強化學(xué)習(xí)不直接用于推薦。10.在中國聯(lián)通的設(shè)備故障預(yù)測中，以下哪些技術(shù)能提高預(yù)測精度？（）A.傳感器數(shù)據(jù)融合B.生存分析C.集成學(xué)習(xí)D.數(shù)據(jù)清洗答案：ABCD解析：傳感器數(shù)據(jù)融合、生存分析、集成學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)清洗均能提升預(yù)測精度。三、判斷題（共10題，每題1分）1.中國聯(lián)通的5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，信號強度預(yù)測不需要考慮用戶密度。（×）2.客戶流失預(yù)測中，AUC指標(biāo)越高，模型效果越好。（√）3.PCA（主成分分析）能處理高維數(shù)據(jù)降維，但會損失信息。（√）4.中國聯(lián)通的語音識別系統(tǒng)中，LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）適合實時轉(zhuǎn)寫。（√）5.邊緣計算場景下，決策樹算法適合資源受限的設(shè)備。（√）6.中國聯(lián)通的電力負荷預(yù)測中，ARIMA模型不需要考慮節(jié)假日因素。（×）7.語義嵌入（如BERT）能理解自然語言意圖，適合客服場景。（√）8.欺詐檢測中，SMOTE技術(shù)能有效處理不平衡數(shù)據(jù)。（√）9.中國聯(lián)通的圖像識別項目中，MobileNet適合手機端部署。（√）10.設(shè)備故障預(yù)測中，生存分析能處理事件時間數(shù)據(jù)。（√）四、簡答題（共5題，每題4分）1.簡述中國聯(lián)通5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，信號強度預(yù)測的主要挑戰(zhàn)及解決方案。答案：-挑戰(zhàn)：5G網(wǎng)絡(luò)涉及高頻段、大規(guī)模設(shè)備，信號強度受多因素影響（如基站位置、用戶密度、天氣），數(shù)據(jù)動態(tài)變化快。-解決方案：采用深度學(xué)習(xí)模型（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）捕捉時空依賴性，結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)和用戶反饋進行實時優(yōu)化。2.解釋中國聯(lián)通客戶流失預(yù)測中，如何處理數(shù)據(jù)不平衡問題。答案：-采用過采樣技術(shù)（如SMOTE）生成合成樣本；欠采樣技術(shù)減少多數(shù)類樣本；集成學(xué)習(xí)方法（如XGBoost）調(diào)整權(quán)重；加入業(yè)務(wù)規(guī)則（如用戶價值分層）。3.描述中國聯(lián)通的智能客服中，如何提升對話連貫性。答案：-使用語義嵌入（如BERT）理解上下文；采用多輪對話管理技術(shù)；結(jié)合強化學(xué)習(xí)動態(tài)調(diào)整策略；引入知識圖譜增強邏輯性。4.說明中國聯(lián)通的邊緣計算場景下，如何選擇合適的機器學(xué)習(xí)算法。答案：-優(yōu)先選擇輕量級算法（如MobileNet、決策樹）；結(jié)合設(shè)備算力限制（如ARM架構(gòu)優(yōu)化）；采用模型壓縮技術(shù)（如剪枝）；支持在線更新（如聯(lián)邦學(xué)習(xí)）。5.分析中國聯(lián)通的設(shè)備故障預(yù)測中，如何利用傳感器數(shù)據(jù)進行預(yù)測。答案：-融合多源傳感器數(shù)據(jù)（如振動、溫度、電流）；采用時間序列分析（如LSTM）；結(jié)合異常檢測算法識別故障模式；利用生存分析預(yù)測剩余壽命。五、編程題（共5題，每題10分）1.題目：中國聯(lián)通的5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，給定一個包含基站位置、用戶密度和信號強度的數(shù)據(jù)集，請用Python實現(xiàn)一個簡單的線性回歸模型預(yù)測信號強度，并計算R2分數(shù)。答案：pythonimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportr2_score示例數(shù)據(jù)data=pd.DataFrame({'基站位置':[1,2,3,4,5],'用戶密度':[100,200,150,300,250],'信號強度':[80,70,75,60,65]})X=data[['基站位置','用戶密度']]y=data['信號強度']model=LinearRegression()model.fit(X,y)y_pred=model.predict(X)r2=r2_score(y,y_pred)print(f"R2分數(shù):{r2:.2f}")2.題目：中國聯(lián)通的欺詐檢測中，給定一個包含交易金額、交易時間、設(shè)備類型等特征的數(shù)據(jù)集，請用Python實現(xiàn)一個隨機森林分類器，并計算AUC分數(shù)。答案：pythonimportpandasaspdfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportroc_auc_score示例數(shù)據(jù)data=pd.DataFrame({'交易金額':[100,200,150,300,250],'交易時間':[1,2,3,4,5],'設(shè)備類型':[0,1,0,1,0],'是否欺詐':[0,1,0,1,0]})X=data[['交易金額','交易時間','設(shè)備類型']]y=data['是否欺詐']model=RandomForestClassifier()model.fit(X,y)y_pred=model.predict_proba(X)[:,1]auc=roc_auc_score(y,y_pred)print(f"AUC分數(shù):{auc:.2f}")3.題目：中國聯(lián)通的智能客服中，給定一個包含用戶輸入文本的數(shù)據(jù)集，請用Python實現(xiàn)一個基于BERT的文本分類模型，預(yù)測用戶意圖（如查詢、投訴、咨詢）。答案：pythonimportpandasaspdfromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.nn.functionalimportsoftmaximporttorch示例數(shù)據(jù)data=pd.DataFrame({'文本':["查詢流量套餐","投訴網(wǎng)絡(luò)延遲","咨詢繳費方式"],'意圖':[0,1,2]})tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')model=BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese',num_labels=3)defpredict(text):inputs=tokenizer(text,return_tensors='pt')outputs=model(inputs)logits=outputs.logitsprobs=softmax(logits,dim=-1)returnprobs.argmax().item()fortextindata['文本']:intent=predict(text)print(f"文本:{text},意圖:{intent}")4.題目：中國聯(lián)通的推薦系統(tǒng)中，給定一個包含用戶ID、商品ID和評分的數(shù)據(jù)集，請用Python實現(xiàn)一個基于協(xié)同過濾的推薦算法，為用戶推薦Top3商品。答案：pythonimportpandasaspdfromsurpriseimportDataset,Reader,SVDfromsurprise.model_selectionimporttrain_test_splitfromsurpriseimportaccuracy示例數(shù)據(jù)data=pd.DataFrame({'用戶ID':[1,2,3,4,5],'商品ID':[101,102,103,104,105],'評分':[5,4,3,5,2]})reader=Reader(rating_scale=(1,5))dataset=Dataset.load_from_df(data[['用戶ID','商品ID','評分']],reader)trainset,testset=train_test_split(dataset,test_size=0.25)model=SVD()model.fit(trainset)test_pred=model.test(testset)print("準(zhǔn)確率:",accuracy.rmse(test_pred))為用戶1推薦Top3商品user_id=1items=set(data['商品ID'])predictions=[model.predict(user_id,item_id)foritem_idinitems]top_3=sorted(predictions,key=lambdax:x.est,reverse=True)[:3]print(f"用戶{user_id}的Top3推薦商品:",[pred.iidforpredintop_3])5.題目：中國聯(lián)通的設(shè)備故障預(yù)測中，給定一個包含傳感器數(shù)據(jù)的時間序列，請用Python實現(xiàn)一個LSTM模型，預(yù)測設(shè)備剩余壽命。答案：pythonimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportLSTM,Dense示例數(shù)據(jù)data=pd.DataFrame({'時間':pd.date_range(start='2023-01-01',periods=100),'傳