2025年大學數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術(shù)（大數(shù)據(jù)算法）試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填在括號內(nèi)）1.以下哪種算法不屬于大數(shù)據(jù)算法中常用的聚類算法（）A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.決策樹算法D.層次聚類算法2.在MapReduce模型中，負責將輸入數(shù)據(jù)進行分割并分發(fā)給多個計算節(jié)點進行處理的是（）A.Map任務B.Reduce任務C.Master節(jié)點D.Slave節(jié)點3.大數(shù)據(jù)算法中，用于處理數(shù)據(jù)傾斜問題的技術(shù)是（）A.數(shù)據(jù)抽樣B.數(shù)據(jù)合并C.數(shù)據(jù)重分布D.數(shù)據(jù)壓縮4.以下關于Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）的描述，錯誤的是（）A.具有高容錯性B.適合存儲大文件C.數(shù)據(jù)存儲在多個節(jié)點上D.讀寫效率比本地文件系統(tǒng)高5.哪種算法常用于大數(shù)據(jù)分類任務且基于概率統(tǒng)計理論（）A.支持向量機算法B.樸素貝葉斯算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡算法D.關聯(lián)規(guī)則算法6.大數(shù)據(jù)算法中，計算兩個向量相似度的常用方法是（）A.歐氏距離B.曼哈頓距離C.余弦相似度D.以上都是7.以下哪個不是分布式計算框架（）A.SparkB.FlinkC.TensorFlowD.Storm8.在大數(shù)據(jù)算法中，用于挖掘頻繁項集的經(jīng)典算法是（）A.Apriori算法B.PageRank算法C.KNN算法D.Dijkstra算法9.大數(shù)據(jù)算法中，流數(shù)據(jù)處理的關鍵特性不包括（）A.快速處理速度B.無限數(shù)據(jù)規(guī)模C.一次性處理D.實時性10.哪種算法在大數(shù)據(jù)排序中具有較好的性能（）A.快速排序B.歸并排序C.堆排序D.外部排序二、多項選擇題（總共5題，每題4分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填在括號內(nèi)，少選、多選均不得分）1.大數(shù)據(jù)算法中，常用的優(yōu)化策略包括（）A.數(shù)據(jù)預處理B.算法并行化C.采用近似算法D.增加數(shù)據(jù)量2.以下屬于機器學習中的監(jiān)督學習算法且可用于大數(shù)據(jù)分類的有（）A.邏輯回歸算法B.隨機森林算法C.K-Means算法D.線性回歸算法3.大數(shù)據(jù)算法中，數(shù)據(jù)可視化的作用有（）A.更直觀地展示數(shù)據(jù)B.發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和異常C.幫助理解算法結(jié)果D.提高數(shù)據(jù)安全性4.分布式計算環(huán)境下，網(wǎng)絡通信對大數(shù)據(jù)算法性能的影響體現(xiàn)在（）A.數(shù)據(jù)傳輸延遲B.帶寬占用C.網(wǎng)絡擁塞D.節(jié)點故障5.大數(shù)據(jù)算法中，數(shù)據(jù)存儲方案的選擇需要考慮的因素有（）A.數(shù)據(jù)量大小B.讀寫頻率C.數(shù)據(jù)安全性D.數(shù)據(jù)類型三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，在括號內(nèi)打√或×）1.大數(shù)據(jù)算法只能處理海量數(shù)據(jù)，對于小規(guī)模數(shù)據(jù)無法發(fā)揮優(yōu)勢。（）2.所有的大數(shù)據(jù)算法都必須在分布式環(huán)境下運行。（）3.數(shù)據(jù)清洗是大數(shù)據(jù)算法中可有可無的步驟。（）4.聚類算法的結(jié)果是固定的，不依賴于初始聚類中心的選擇。（）5.深度學習算法不屬于大數(shù)據(jù)算法的范疇。（）6.大數(shù)據(jù)算法中，數(shù)據(jù)的時效性并不重要。（）7.分布式計算框架可以自動解決數(shù)據(jù)傾斜問題。（）8.關聯(lián)規(guī)則算法挖掘出的規(guī)則一定具有實際應用價值。（）9.大數(shù)據(jù)算法的性能只與算法本身有關，與硬件環(huán)境無關。（）10.數(shù)據(jù)挖掘算法在大數(shù)據(jù)場景下與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)場景下的原理完全不同。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答問題）1.請簡述K-Means算法的基本原理和步驟。2.在大數(shù)據(jù)算法中，如何評估分類算法的性能？請列舉至少兩種常用方法。3.簡述分布式計算框架（如Spark）在大數(shù)據(jù)算法中的優(yōu)勢。五、綜合題（總共2題，每題15分，請結(jié)合所學知識進行綜合分析和解答）1.假設你要處理一個包含海量用戶行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集，目標是找出用戶行為模式的聚類。請描述你會采用的大數(shù)據(jù)算法流程，并說明理由。2.現(xiàn)有一個電商平臺的銷售數(shù)據(jù)，包含商品ID、用戶ID、購買時間、購買金額等信息。請設計一個大數(shù)據(jù)算法方案，用于挖掘出購買金額較高的用戶群體的購買行為特征。答案：一、選擇題1.C2.A3.C4.D5.B6.D7.C8.A9.C10.D二、多項選擇題1.ABC2.AB3.ABC4.ABC5.ABCD三、判斷題1.×2.×3.×4.×5.×6.×7.×8.×9.×10.×四、簡答題1.K-Means算法基本原理是將數(shù)據(jù)集劃分為K個聚類，通過計算數(shù)據(jù)點到聚類中心（均值）的距離來不斷調(diào)整聚類中心，直到聚類結(jié)果穩(wěn)定。步驟：首先隨機初始化K個聚類中心；然后計算每個數(shù)據(jù)點到聚類中心的距離，將其分配到最近的聚類；接著重新計算每個聚類的中心；重復上述步驟直到滿足停止條件。2.常用評估分類算法性能的方法有：準確率，即預測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例；召回率，指預測為正例且實際為正例的樣本數(shù)占實際正例樣本數(shù)的比例；F1值，是準確率和召回率的調(diào)和均值；混淆矩陣，直觀展示分類算法在不同類別上的預測情況。3.Spark在大數(shù)據(jù)算法中的優(yōu)勢：具有高效的內(nèi)存計算，能顯著提升算法執(zhí)行速度；支持多種數(shù)據(jù)處理模型，如批處理、流處理等；提供豐富的API，便于開發(fā)人員編寫算法；具有良好的容錯性和可擴展性，能適應大規(guī)模數(shù)據(jù)處理需求。五、綜合題1.首先采用數(shù)據(jù)抽樣技術(shù)對海量數(shù)據(jù)進行抽樣，初步了解數(shù)據(jù)特征。然后選擇K-Means算法進行聚類。理由是它原理簡單易懂，計算效率較高，能快速將用戶行為數(shù)據(jù)劃分為不同聚類，便于后續(xù)分析用戶行為模式。接著對聚類結(jié)果進行評估和可視化展示，進一步分析各聚類的特點。