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2025年大学《整合科学》专业题库——数据科学在社交网络分析中的应用

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、简答题（每题5分，共30分）

1.简述社交网络中节点中心性的三种主要类型及其含义。

2.描述在进行社交网络数据分析时，数据预处理阶段通常需要进行哪些关键操作。

3.解释图嵌入技术的概念及其在社交网络分析中的主要优势。

4.比较PageRank算法和共同邻居算法在链接预测任务中的基本思想及其主要区别。

5.列举三个可以应用社交网络分析方法的实际场景，并说明选择该方法的原因。

6.在使用社交网络数据进行用户画像分析时，可能面临哪些主要的隐私和伦理挑战？

二、计算题（每题8分，共16分）

1.给定一个简单的社交网络，包含节点A、B、C、D，边集合E={AB,AC,BD,CD}。请计算节点A、B、C、D的度中心性和紧密中心性（假设边是无向的，且权重均为1）。请说明在计算紧密中心性时，如果使用欧几里得距离，节点B的紧密中心性值为多少？并解释为什么这个值可能不具有实际意义。

2.假设在一个社交网络分析任务中，你需要识别潜在的社群。请简述Louvain算法的基本步骤。此外，解释什么是模块度（Modularity），它如何用来衡量社群划分的质量？

三、应用题（每题12分，共24分）

1.假设你正在分析一个在线论坛的社交网络，节点代表用户，边代表用户之间的直接回复关系。请设计一个分析方案，旨在识别出论坛中的关键意见领袖（KOLs）。说明你会使用哪些网络度量或算法，以及如何解释分析结果以判断一个用户是否为意见领袖。

2.设想一个场景：公司希望利用其客户在社交媒体上的互动数据，来预测哪些现有客户可能对即将推出的一项新服务感兴趣。请简述你可以采用的数据科学方法和技术，并说明每个步骤的目的和可能遇到的挑战。

四、论述题（16分）

结合当前社交媒体发展趋势（如短视频、直播、算法推荐等），讨论数据科学在社交网络分析领域面临的新机遇和挑战。请分别阐述至少两个机遇和至少两个挑战，并进行简要分析。

试卷答案

一、简答题

1.答案：度中心性衡量节点连接的紧密程度，包括入度（指向节点的边的数量）和出度（从节点出发的边的数量，无向图通常只计算总度数）。中介中心性衡量节点控制信息流动的能力，即一个节点出现在其他节点对之间最短路径上的频率。紧密中心性衡量节点与其邻居节点之间的平均距离，距离越近，紧密中心性越高。

解析思路：考察对三种核心中心性指标的基本定义和含义的理解。需要学生能够清晰界定每种指标的概念及其在网络结构中反映的意义。

2.答案：数据预处理通常包括数据清洗（处理缺失值、错误值、重复数据）、数据集成（合并来自不同来源的数据）、数据变换（数据规范化、特征编码）和数据规约（减少数据规模，如抽采样、特征选择）。

解析思路：考察对社交网络数据预处理常用步骤的掌握。需要学生熟悉数据预处理在一般数据处理流程中的重要性以及具体操作内容。

3.答案：图嵌入技术是将图结构数据映射到低维向量空间（通常是实数向量）的技术。其主要优势包括：能够捕捉节点间复杂的网络关系和结构模式；将图数据转换为适合传统机器学习算法处理的向量形式；提高计算效率，尤其是在高维图数据上；有助于节点聚类、可视化和相似性有哪些信誉好的足球投注网站。

解析思路：考察对图嵌入概念及其优势的理解。需要学生知道图嵌入是什么，以及为什么它在处理图数据时具有价值。

4.答案：PageRank算法基于随机游走思想，认为网页的重要性由链接到它的网页数量和质量决定，通过迭代计算节点（网页）的排名得分。共同邻居算法基于共同朋友的数量来预测两个节点之间是否存在连接，认为两个节点如果拥有许多共同的邻居，则它们之间更可能存在链接。

解析思路：考察对两种不同链接预测算法基本原理的理解和比较。需要学生能够描述每种算法的核心思想，并指出其区别。

5.答案：场景一：疾病传播追踪与防控。原因：社交网络结构有助于理解疾病如何传播，识别关键传播路径和超级传播者。场景二：舆情监控与分析。原因：分析信息在网络中的传播速度、范围和影响力，识别意见领袖和主流观点。场景三：精准营销与用户推荐。原因：分析用户关系和兴趣偏好，实现更有效的广告投放和产品推荐。

解析思路：考察学生运用所学知识联系实际场景的能力。需要学生能够列举合适的社交网络分析应用实例，并说明其应用价值。

6.答案：主要挑战包括：用户数据隐私保护（如个人信息泄露、匿名性被破坏）；数据偏见（样本不能代表整体，算法可能固化或放大偏见）；算法伦理（如歧视性推荐、信息茧房）；用户同意与知情权（数据收集和使用是否合规）；分析结果的解读和责任归属（预