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2025年人工智能与大数据应用专业考试试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪种机器学习算法属于无监督学习？

A.逻辑回归

B.K-means聚类

C.随机森林

D.支持向量机（SVM）

2.在大数据处理中，Hadoop的HDFS（分布式文件系统）主要解决的核心问题是？

A.实时数据处理

B.海量数据的分布式存储与容错

C.结构化数据的关系型查询

D.小文件的高效压缩

3.自然语言处理（NLP）中，Transformer模型的核心创新是？

A.引入循环神经网络（RNN）结构

B.提出注意力机制（AttentionMechanism）

C.使用长短期记忆网络（LSTM）

D.采用卷积神经网络（CNN）提取特征

4.以下哪项不属于数据清洗的常见操作？

A.处理缺失值

B.特征标准化（Z-score）

C.去除重复记录

D.识别并修正异常值

5.深度学习中，激活函数ReLU（RectifiedLinearUnit）的主要优点是？

A.解决梯度消失问题

B.增强模型非线性表达能力

C.加速训练收敛

D.以上均是

6.大数据场景下，常用于实时流处理的框架是？

A.HadoopMapReduce

B.SparkRDD

C.Flink

D.Hive

7.监督学习中，若训练数据存在类别不平衡（如正样本占比1%），以下哪种方法最可能改善模型效果？

A.增加训练轮次（Epoch）

B.对少数类进行过采样（Oversampling）

C.降低学习率（LearningRate）

D.减少特征维度

8.在知识图谱构建中，“实体链接”的主要任务是？

A.从文本中识别实体类型（如人名、地名）

B.将文本中的实体指称与知识图谱中的具体实体对齐

C.定义实体间的关系类型（如“配偶”“任职”）

D.计算实体间的语义相似度

9.以下哪项是边缘计算（EdgeComputing）与云计算结合的典型应用场景？

A.大规模气象数据的集中式分析

B.智能摄像头实时人脸识别并本地决策

C.电商平台用户行为数据的离线统计

D.科研机构的基因测序数据存储

10.AI伦理中，“算法公平性”主要关注的问题是？

A.模型训练速度是否足够快

B.模型对不同群体（如性别、种族）的预测是否存在偏见

C.模型参数数量是否符合计算资源限制

D.模型输出结果是否可被人类理解

二、填空题（每空2分，共20分）

1.机器学习中，常用的分类性能评估指标包括准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和__________（F1-Score）。

2.大数据处理的“4V”特征是指规模性（Volume）、高速性（Velocity）、多样性（Variety）和__________（Value）。

3.深度学习中，卷积神经网络（CNN）的核心操作是__________（卷积运算）和池化（Pooling）。

4.自然语言处理中，BERT模型基于__________（双向Transformer）架构，通过掩码语言模型（MLM）预训练。

5.数据仓库（DataWarehouse）的典型特征包括面向主题（SubjectOriented）、集成性（Integrated）、__________（非易失性，Non-Volatile）和时变性（TimeVariant）。

6.强化学习（ReinforcementLearning）的三要素是智能体（Agent）、环境（Environment）和__________（奖励函数，RewardFunction）。

7.分布式计算框架Spark的核心抽象是__________（弹性分布式数据集，RDD）。

8.数据预处理中，将类别型特征（如“性别”）转换为数值型的常用方法是__________（独热编码，One-HotEncoding）。

9.知识图谱的三元组表示形式为__________（实体-关系-实体，Entity-Relation-Entity）。

10.联邦学习（FederatedLearning）的主要目标是在不传输原始数据的前提下，通过__________（模型参数交换）实现多参与方的联合建模。

三、简答题（每题8分，共40分）

1.简述监督学习与无监督学习的核心区别，并各举一个典型应用场景。

答案：

监督学习需