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2025年大数据与人工智能考试练习题及答案解析

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下关于大数据分布式存储系统的描述中，错误的是（）

A.HDFS的NameNode负责存储文件元数据，支持单点写入、多点读取

B.阿里云OSS（对象存储）采用多副本机制保障数据可靠性，适合非结构化数据存储

C.Cassandra通过一致性哈希算法实现数据分片，支持高并发写入

D.HBase基于HDFS构建，适合实时随机读写的结构化数据场景

答案：A

解析：HDFS的NameNode负责管理文件系统的命名空间和元数据，但HDFS设计为“一次写入、多次读取”，不支持单点写入后修改（追加写需特殊配置），因此A选项错误。B选项OSS是非结构化数据的典型存储方案；C选项Cassandra的一致性哈希分片是其核心特性；D选项HBase作为列式存储，适合实时随机读写。

2.在机器学习模型训练中，若验证集准确率远高于测试集，最可能的原因是（）

A.训练数据与测试数据分布不一致

B.模型复杂度不足

C.训练过程中发生了过拟合

D.验证集划分时泄露了测试集信息

答案：D

解析：验证集用于调参，若验证集与测试集存在数据重叠（如划分时未完全隔离），会导致验证集准确率虚高，而测试集因数据独立表现较差。A选项分布不一致会导致训练集和测试集准确率均低；B选项复杂度不足会导致训练/验证准确率均低；C选项过拟合表现为训练集准确率高、验证集低。

3.以下不属于自然语言处理（NLP）中“词法分析”任务的是（）

A.分词（WordSegmentation）

B.命名实体识别（NER）

C.情感倾向分析（SentimentAnalysis）

D.词性标注（POSTagging）

答案：C

解析：词法分析关注词语的基本属性，包括分词、词性标注、命名实体识别等；情感分析属于语义理解层面的任务，需结合上下文判断情感倾向，因此选C。

4.某电商平台需对用户行为日志（日均100TB）进行实时用户画像更新，最适合的技术方案是（）

A.HadoopMapReduce+Hive

B.SparkStreaming+Redis

C.Flink+HBase

D.Kafka+ClickHouse

答案：C

解析：实时处理需低延迟（毫秒级），Flink是流处理框架，支持事件时间和窗口操作；HBase支持实时随机读写，适合存储用户画像的动态更新。A选项MapReduce是批处理，无法满足实时性；B选项SparkStreaming基于微批处理，延迟较高（秒级）；D选项ClickHouse适合实时查询，但流处理能力弱于Flink。

5.关于梯度下降优化算法，以下描述正确的是（）

A.随机梯度下降（SGD）每次使用全部样本计算梯度，收敛速度快

B.Adam算法结合了动量（Momentum）和自适应学习率（RMSProp）的优点

C.批量梯度下降（BGD）容易陷入局部极小值，泛化能力差

D.小批量梯度下降（MBGD）的batchsize越大，训练稳定性越差

答案：B

解析：Adam通过动量项（记录梯度方向）和RMSProp（调整学习率）实现更稳定的优化，B正确。A错误，SGD每次用1个样本；C错误，BGD使用全部样本，梯度计算准确，不易陷入局部极小，但收敛慢；D错误，batchsize越大，梯度估计越稳定，训练更平滑。

6.以下关于数据清洗的操作中，优先级最高的是（）

A.处理缺失值（如插值、删除）

B.纠正数据格式错误（如日期格式统一）

C.检测并处理异常值（如Z-score法）

D.去除重复记录

答案：D

解析：重复记录会导致数据冗余，影响后续分析（如统计指标偏差），需优先处理；格式错误可能导致解析失败（如日期“2025/02/30”），但通常在数据加载阶段处理；缺失值和异常值的处理依赖于具体业务场景，需在去重后进行。

7.在推荐系统中，协同过滤（CF）与基于内容的推荐（CB）的核心区别是（）

A.协同过滤依赖用户-物品交互数据，基于内容依赖物品本身属性

B.协同过滤可解释性强，基于内容可解释性弱

C.协同过滤适合冷启动场景，基于内容不适合

D.协同过滤使用机器学习模型，基于内容使用统计方法

答案：A

解析：协同过滤（如用户-用户、物品-物品CF）通过用户历史行为（如点击、购买）挖掘偏好；基于内容推荐（如根据物品的文本、图像特征）依赖物品固有属性（如商品类别、描述），A正确。B错误，基于内容可解释性更强