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运用图神经网络挖掘文档关联关系实现关联文档推荐提高检索的扩展性与精准度要点试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.图神经网络处理文档关联关系时，主要基于（）结构。

A.线性B.图C.树D.链表

2.以下哪种方法常用于构建文档关联图（）

A.TF-IDFB.欧氏距离C.余弦相似度D.曼哈顿距离

3.图神经网络训练过程中常用的优化器是（）

A.SGDB.AdamC.AdagradD.RMSprop

4.关联文档推荐主要提高了检索的（）

A.速度B.扩展性与精准度C.召回率D.准确率

5.图神经网络的输入通常是（）

A.文本句子B.文档向量C.单词D.词性标注

6.在挖掘文档关联关系时，（）可作为节点属性。

A.文档长度B.作者C.文档发布时间D.以上都可

7.为提高扩展性，图神经网络常采用（）策略。

A.全连接B.随机采样C.分层聚类D.降维

8.文档关联图中，边的权重可以表示（）

A.文档相似度B.文档重要性C.文档更新时间D.文档类别

9.图神经网络的隐藏层作用是（）

A.输出结果B.特征提取C.数据预处理D.数据归一化

10.评估关联文档推荐效果的指标不包括（）

A.MAPB.AUCC.MSED.NDCG

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.构建文档关联图的步骤包括（）

A.文档表示B.计算相似度C.确定节点和边D.图结构优化

2.图神经网络在文档关联关系挖掘中的优势有（）

A.处理复杂关系B.并行计算C.自动特征学习D.可解释性强

3.影响关联文档推荐精准度的因素有（）

A.文档表示准确性B.图结构合理性C.模型训练效果D.用户反馈

4.常用的文档表示方法有（）

A.词袋模型B.词向量C.主题模型D.神经网络模型

5.为提高检索扩展性，可采取的措施有（）

A.分布式计算B.数据压缩C.索引优化D.减少文档数量

6.图神经网络训练时可能遇到的问题有（）

A.梯度消失B.过拟合C.计算资源不足D.数据不平衡

7.文档关联关系挖掘可应用于（）领域

A.信息检索B.知识图谱构建C.文本分类D.推荐系统

8.衡量图神经网络性能的指标有（）

A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差

9.优化图神经网络模型的方法有（）

A.调整超参数B.增加训练数据C.改进网络结构D.更换激活函数

10.关联文档推荐系统的组成部分包括（）

A.文档处理模块B.关联关系挖掘模块C.推荐算法模块D.用户界面模块

三、判断题（每题2分，共10题）

1.图神经网络只能处理具有规则结构的数据。（）

2.文档关联图中节点的度数越高，该文档越重要。（）

3.余弦相似度适合计算文档之间的语义相似度。（）

4.提高图神经网络的层数一定能提升性能。（）

5.随机初始化权重对图神经网络训练结果没有影响。（）

6.关联文档推荐的精准度只取决于模型算法。（）

7.图神经网络可以直接处理原始文本数据。（）

8.分布式计算能有效提高检索的扩展性。（）

9.召回率越高，关联文档推荐效果越好。（）

10.文档关联关系挖掘不需要考虑数据的时效性。（）

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述图神经网络用于挖掘文档关联关系的基本流程。

答：先对文档进行表示，转化为向量；接着计算文档间相似度构建关联图；再将图数据输入图神经网络训练，学习关联关系；最后利用训练好的模型进行关联文档推荐。

2.说明提高检索扩展性的几种常见方法。

答：采用分布式计算，将计算任务分布到多个节点；进行索引优化，如建立高效索引结构；对数据进行合理压缩，减少存储和传输量。

3.如何提高关联文档推荐的精准度？

答：准确表示文档，合理构建图结构，优化模型训练，如调整超参数、增加数据等；同时结合用户反馈，不断优化推荐策略。

4.图神经网络训练中梯度消失的原因及解决方法。

答：原因是深层网络反向传播时梯度不断衰减。解决方法有采用合适激活函数（如ReLU），使用残差连