2026年AI編程競(jìng)賽實(shí)戰(zhàn)題目一、編程實(shí)現(xiàn)題（共3題，每題30分，總分90分）1.題目：智能客服對(duì)話推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)背景：某電商平臺(tái)需要開發(fā)一個(gè)智能客服對(duì)話推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的歷史對(duì)話記錄和當(dāng)前輸入，推薦最相關(guān)的客服回復(fù)選項(xiàng)。系統(tǒng)需使用Python實(shí)現(xiàn)，采用基于關(guān)鍵詞匹配和簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)的方法。要求：1.設(shè)計(jì)一個(gè)函數(shù)`recommend_reply`，輸入?yún)?shù)為用戶歷史對(duì)話記錄（列表形式）和當(dāng)前輸入（字符串），輸出推薦的最相關(guān)客服回復(fù)選項(xiàng)（字符串）。2.使用關(guān)鍵詞匹配方法，統(tǒng)計(jì)每個(gè)回復(fù)選項(xiàng)與當(dāng)前輸入的匹配關(guān)鍵詞數(shù)量。3.選擇匹配關(guān)鍵詞數(shù)量最多的回復(fù)選項(xiàng)作為推薦回復(fù)。4.示例輸入：pythonhistory=["你好","我想退貨","退貨流程是什么？"]current_input="退貨需要提供什么材料？"示例輸出：python"退貨需要提供訂單號(hào)、身份證號(hào)和退貨原因"2.題目：城市交通流量預(yù)測(cè)模型背景：某城市交通管理部門需要開發(fā)一個(gè)交通流量預(yù)測(cè)模型，根據(jù)歷史交通數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來時(shí)段的交通流量。系統(tǒng)需使用Python和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)實(shí)現(xiàn)，采用線性回歸模型。要求：1.設(shè)計(jì)一個(gè)函數(shù)`predict_traffic`，輸入?yún)?shù)為歷史交通數(shù)據(jù)（DataFrame形式，包含時(shí)間戳和交通流量），輸出未來時(shí)段的交通流量預(yù)測(cè)值（列表形式）。2.使用線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，時(shí)間戳作為自變量，交通流量作為因變量。3.示例輸入：pythonimportpandasaspddata=pd.DataFrame({"timestamp":[1,2,3,4,5],"traffic":[100,150,200,250,300]})示例輸出：python[350,400,450]3.題目：電商商品推薦系統(tǒng)優(yōu)化背景：某電商平臺(tái)需要優(yōu)化商品推薦系統(tǒng)，根據(jù)用戶的瀏覽歷史和購(gòu)買記錄，推薦最相關(guān)的商品。系統(tǒng)需使用Python和協(xié)同過濾方法實(shí)現(xiàn)。要求：1.設(shè)計(jì)一個(gè)函數(shù)`recommend_products`，輸入?yún)?shù)為用戶的瀏覽歷史（字典形式，鍵為商品ID，值為瀏覽次數(shù)）和購(gòu)買記錄（字典形式，鍵為商品ID，值為購(gòu)買次數(shù)），輸出推薦的商品ID列表（列表形式）。2.使用簡(jiǎn)單的協(xié)同過濾方法，根據(jù)用戶的瀏覽和購(gòu)買記錄，推薦瀏覽和購(gòu)買次數(shù)最多的商品。3.示例輸入：pythonbrowse_history={"p1":3,"p2":1,"p3":2}purchase_history={"p1":1,"p3":1}示例輸出：python["p1","p3"]二、算法設(shè)計(jì)題（共2題，每題20分，總分40分）1.題目：社交網(wǎng)絡(luò)好友推薦算法背景：某社交平臺(tái)需要開發(fā)一個(gè)好友推薦算法，根據(jù)用戶的好友關(guān)系和興趣相似度，推薦可能認(rèn)識(shí)的好友。系統(tǒng)需使用圖論算法實(shí)現(xiàn)。要求：1.設(shè)計(jì)一個(gè)函數(shù)`recommend_friends`，輸入?yún)?shù)為用戶的好友關(guān)系圖（鄰接矩陣形式）和用戶的興趣向量（列表形式），輸出推薦的好友ID列表（列表形式）。2.使用共同好友數(shù)量和興趣相似度相結(jié)合的方法進(jìn)行推薦。3.示例輸入：pythonfriends_graph=[[0,1,1,0],[1,0,1,0],[1,1,0,1],[0,0,1,0]]user_interest=[1,0,1,0]示例輸出：python[2]2.題目：電商訂單處理優(yōu)化算法背景：某電商平臺(tái)需要優(yōu)化訂單處理算法，根據(jù)訂單的金額、距離和配送時(shí)間，計(jì)算最優(yōu)的配送方案。系統(tǒng)需使用貪心算法實(shí)現(xiàn)。要求：1.設(shè)計(jì)一個(gè)函數(shù)`optimize_delivery`，輸入?yún)?shù)為訂單列表（每個(gè)訂單包含金額、距離和配送時(shí)間），輸出最優(yōu)的配送方案（列表形式，每個(gè)訂單包含配送方案）。2.使用貪心算法，優(yōu)先選擇金額最大的訂單進(jìn)行配送，然后根據(jù)距離和配送時(shí)間進(jìn)行優(yōu)化。3.示例輸入：pythonorders=[{"amount":100,"distance":5,"time":10},{"amount":200,"distance":10,"time":15},{"amount":150,"distance":7,"time":12}]示例輸出：python[{"amount":200,"distance":10,"time":15},{"amount":150,"distance":7,"time":12},{"amount":100,"distance":5,"time":10}]三、編程填空題（共2題，每題15分，總分30分）1.題目：文本分類模型實(shí)現(xiàn)背景：某新聞平臺(tái)需要開發(fā)一個(gè)文本分類模型，根據(jù)新聞標(biāo)題對(duì)新聞進(jìn)行分類。系統(tǒng)需使用Python和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)實(shí)現(xiàn)，采用樸素貝葉斯分類器。要求：1.完成以下代碼，實(shí)現(xiàn)文本分類模型：pythonfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB示例數(shù)據(jù)titles=["科技新聞","體育新聞","科技新聞","娛樂新聞"]labels=[0,1,0,2]完成以下代碼vectorizer=__________X=vectorizer.fit_transform(titles)model=__________model.fit(X,labels)預(yù)測(cè)predict_title="體育新聞"predict_X=vectorizer.transform([predict_title])predict_label=model.predict(predict_X)print(predict_label)請(qǐng)?zhí)顚懣杖辈糠帧?.題目：電商商品搜索優(yōu)化背景：某電商平臺(tái)需要優(yōu)化商品搜索系統(tǒng)，根據(jù)用戶的搜索關(guān)鍵詞，推薦最相關(guān)的商品。系統(tǒng)需使用Python和搜索引擎技術(shù)實(shí)現(xiàn)。要求：1.完成以下代碼，實(shí)現(xiàn)商品搜索優(yōu)化：pythonfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizer示例數(shù)據(jù)products=["電子產(chǎn)品","體育用品","電子書","娛樂產(chǎn)品"]search_keywords="電子"完成以下代碼vectorizer=__________product_X=vectorizer.fit_transform(products)search_X=vectorizer.transform([search_keywords])similarity=product_X.___(search_X)best_product=products[similarity.argmax()]print(best_product)請(qǐng)?zhí)顚懣杖辈糠帧４鸢概c解析一、編程實(shí)現(xiàn)題1.智能客服對(duì)話推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)答案：pythondefrecommend_reply(history,current_input):replies=["你好，請(qǐng)問有什么可以幫您？","退貨需要提供訂單號(hào)、身份證號(hào)和退貨原因","您的訂單已經(jīng)成功退貨，感謝您的購(gòu)買","請(qǐng)?zhí)峁┠挠唵翁?hào)和退貨原因，我們會(huì)盡快處理"]defcount_keywords(input_str,reply):returnlen(set(input_str.split()).intersection(set(reply.split())))max_count=0recommended_reply=""forreplyinreplies:count=count_keywords(current_input,reply)ifcount>max_count:max_count=countrecommended_reply=replyreturnrecommended_reply解析：1.定義函數(shù)`recommend_reply`，輸入歷史對(duì)話記錄和當(dāng)前輸入。2.定義回復(fù)選項(xiàng)列表`replies`。3.定義輔助函數(shù)`count_keywords`，統(tǒng)計(jì)兩個(gè)字符串之間的關(guān)鍵詞匹配數(shù)量。4.遍歷所有回復(fù)選項(xiàng)，計(jì)算與當(dāng)前輸入的匹配關(guān)鍵詞數(shù)量。5.選擇匹配關(guān)鍵詞數(shù)量最多的回復(fù)作為推薦回復(fù)。2.城市交通流量預(yù)測(cè)模型答案：pythonfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressiondefpredict_traffic(data):model=LinearRegression()X=data[["timestamp"]]y=data["traffic"]model.fit(X,y)future_timestamps=[len(data)+1,len(data)+2,len(data)+3]predict_X=pd.DataFrame({"timestamp":future_timestamps})predictions=model.predict(predict_X)returnpredictions.tolist()解析：1.導(dǎo)入`LinearRegression`模型。2.定義函數(shù)`predict_traffic`，輸入歷史交通數(shù)據(jù)。3.創(chuàng)建線性回歸模型`model`。4.將時(shí)間戳作為自變量，交通流量作為因變量進(jìn)行訓(xùn)練。5.預(yù)測(cè)未來三個(gè)時(shí)段的交通流量。6.返回預(yù)測(cè)結(jié)果。3.電商商品推薦系統(tǒng)優(yōu)化答案：pythondefrecommend_products(browse_history,purchase_history):combined_history={browse_history,purchase_history}sorted_products=sorted(combined_history.items(),key=lambdax:x[1],reverse=True)return[product[0]forproductinsorted_products]解析：1.定義函數(shù)`recommend_products`，輸入瀏覽歷史和購(gòu)買記錄。2.合并瀏覽歷史和購(gòu)買記錄。3.根據(jù)合并后的記錄，按次數(shù)從高到低排序。4.返回排序后的商品ID列表。二、算法設(shè)計(jì)題1.社交網(wǎng)絡(luò)好友推薦算法答案：pythondefrecommend_friends(friends_graph,user_interest):user_id=0#假設(shè)用戶ID為0common_friends={}foriinrange(len(friends_graph)):ifsum(friends_graph[user_id][i])>0:#有共同好友common_friends[i]=sum(1forjinrange(len(friends_graph))iffriends_graph[i][j]andfriends_graph[user_id][j])按共同好友數(shù)量和興趣相似度排序sorted_friends=sorted(common_friends.items(),key=lambdax:(x[1],sum(1forjinrange(len(user_interest))ifuser_interest[j]andfriends_graph[user_id][j]andfriends_graph[x[0]][j])))return[friendforfriendinsorted_friends]解析：1.定義函數(shù)`recommend_friends`，輸入好友關(guān)系圖和用戶興趣向量。2.初始化用戶ID為0。3.遍歷所有用戶，統(tǒng)計(jì)與當(dāng)前用戶有共同好友的數(shù)量。4.根據(jù)共同好友數(shù)量和興趣相似度排序。5.返回推薦的好友ID列表。2.電商訂單處理優(yōu)化算法答案：pythondefoptimize_delivery(orders):按金額從高到低排序sorted_orders=sorted(orders,key=lambdax:x["amount"],reverse=True)returnsorted_orders解析：1.定義函數(shù)`optimize_delivery`，輸入訂單列表。2.按訂單金額從高到低排序。3.返回排序后的訂單列表。三、編程填空題1.文本分類模型實(shí)現(xiàn)答案：pythonfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB示例數(shù)據(jù)titles=["科技新聞","體育新聞","科技新聞","娛樂新聞"]labels=[0,1,0,2]完成以下代碼vectorizer=CountVectorizer()X=vectorizer.fit_transform(titles)model=MultinomialNB()model.fit(X,labels)預(yù)測(cè)predict_title="體育新聞"predict_X=vectorizer.transform([predict_title])predi