2025年大学《数据科学》专业题库—— 数据科学对文化传承保护的助推.docxVIP

2025年大学《数据科学》专业题库——数据科学对文化传承保护的助推

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、数据科学的基本概念和原则在文化遗产数字化过程中扮演着重要角色。请简述数据科学的核心组成部分，并分别说明每一部分如何具体助力于将实体文化遗产（如一件青铜器）转化为可分析、可研究、可传播的数字资源。

二、文物图像的采集和标注是许多数据科学应用的基础。假设我们需要利用计算机视觉技术识别一批古代陶器上的纹饰。请简述从图像采集到训练出可用模型通常涉及的关键步骤，并讨论在标注过程中可能遇到的主要挑战及其应对思路。

三、非物质文化遗产（如传统戏曲、手工艺）的传承面临诸多挑战。请论述如何利用数据科学技术构建一个支持非物质文化遗产记录、存储、检索和传承的系统或平台。在设计中应考虑哪些关键技术和功能模块？

四、文化遗产的保护不仅涉及物理保存，也涉及数字保存。请比较数字保存（Digitization/Preservation）与物理保护（PhysicalPreservation）在文化遗产领域的目标、方法、优缺点以及潜在风险。数据科学在其中如何发挥独特作用？

五、以“利用时间序列分析预测古建筑结构健康状态”为例，设计一个数据科学项目的初步方案。请说明该项目要解决的核心问题，需要哪些类型的数据（包括来源），可能采用哪些数据分析或机器学习技术，以及预期成果和潜在应用价值。

六、知识图谱被广泛应用于知识管理领域。请阐述知识图谱如何帮助博物馆更好地管理其藏品信息、构建展览主题、以及提供智能导览服务。在构建一个关于“丝绸之路文物”的知识图谱时，你认为需要包含哪些核心实体类型以及它们之间的关键关系？

七、数据可视化是将复杂数据转化为直观信息的关键手段。在文化遗产领域，数据可视化可以用于哪些方面（例如，展览设计、研究成果展示、公众互动等）？请选择其中一个方面，详细说明可以采用哪些可视化方法来呈现特定的文化遗产数据（如某地区考古遗址的分布数据、一部古籍不同版本流传情况的数据等），并说明选择这些方法的原因。

八、随着数据科学在文化遗产领域的广泛应用，随之而来的是一系列伦理、法律和社会问题。请列举至少三个在利用数据科学进行文化遗产研究、保护或商业化过程中可能出现的伦理困境或社会问题，并分别提出相应的应对原则或建议。

试卷答案

一、

数据科学的核心组成部分包括数据采集与预处理、数据存储与管理、数据分析与挖掘、机器学习、数据可视化。这些部分如何助力文化遗产数字化：

1.数据采集与预处理：利用传感器、扫描设备等技术采集文物多模态数据（图像、三维点云、光谱、环境数据等），通过数据清洗、去噪、格式转换、元数据标引等预处理技术，将原始、杂乱的数据转化为结构化、高质量、可用的数字资源。

2.数据存储与管理：构建适合海量、多类型文化遗产数据的数据库或数据仓库，实现数据的分类、组织、索引和安全管理，为后续分析提供基础。

3.数据分析与挖掘：应用统计分析、模式识别、机器学习等方法，从文物数据中提取特征、发现规律、进行分类、预测状态（如老化趋势、病害风险），深化对文物本身及其背后历史文化信息的理解。

4.机器学习：可用于自动识别文物材质、年代、风格；进行古籍文字识别（OCR）；实现文物图像的智能检索；构建虚拟修复模型等。

5.数据可视化：将复杂的文物数据、分析结果以图表、图像、三维模型等直观形式展现，便于研究人员理解、交流，也利于公众参观、教育和文化传播。

二、

关键步骤：

1.图像采集：根据纹饰特点选择合适的拍摄设备（如高分辨率相机、多角度扫描仪）和光照条件，保证图像质量。

2.图像预处理：包括几何校正、去污、去噪、对比度增强等，突出纹饰细节。

3.标注：人工或半自动标注纹饰区域、类别、边界框等，构建训练数据集。

4.模型选择与训练：选择合适的计算机视觉算法（如卷积神经网络CNN），使用标注数据训练模型。

5.评估与优化：使用测试集评估模型性能（准确率、召回率等），根据结果调整参数或改进模型结构。

6.部署与应用：将训练好的模型部署到实际应用中，用于新图像的纹饰识别。

主要挑战与应对：

1.标注难度大：纹饰种类繁多、形态复杂、相似度高，标注耗时耗力。应对：采用半自动标注工具、众包模式、建立标注规范和质检流程。

2.数据不平衡：某些纹饰样本较少。应对：数据增强技术（如旋转、镜像、变形）、过采样或欠采样、使用集成学习等方法。

3.光照和背景干扰：实际拍摄环境复杂，影响识别效果。应对：优化拍摄光源、图像预处理技术（如去光照、背景分割）。

4.模型泛化能力：模型在训练集上效果好，但在新数据上表现不佳。应对：增加训练数据多样性、使用更鲁棒