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2025年大学《新媒体技术-新媒体数据挖掘》考试参考题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.新媒体数据挖掘的主要目的是（）

A.提高数据存储容量

B.发现数据中隐藏的模式和规律

C.增加数据传输速度

D.简化数据输入过程

答案：B

解析：新媒体数据挖掘的核心在于从大量、高维、复杂的数据中提取有价值的信息，发现数据中潜在的关联、趋势和模式，以支持决策和预测。提高数据存储容量、增加数据传输速度和简化数据输入过程虽然也是数据处理中的目标，但并非数据挖掘的主要目的。

2.以下哪种技术不属于数据挖掘的分类方法？（）

A.关联规则挖掘

B.聚类分析

C.回归分析

D.机器学习

答案：D

解析：关联规则挖掘、聚类分析和回归分析都是数据挖掘中常用的技术，分别用于发现数据项之间的关联关系、将数据分组以及预测连续值。机器学习是一个更广泛的概念，它是实现数据挖掘任务的一种方法，而不是数据挖掘的分类方法。

3.在新媒体数据挖掘中，数据预处理阶段的主要任务不包括（）

A.数据清洗

B.数据集成

C.数据变换

D.数据挖掘

答案：D

解析：数据预处理是数据挖掘流程中的重要环节，其主要任务包括数据清洗（处理缺失值、噪声数据和异常值）、数据集成（合并来自多个数据源的数据）、数据变换（将数据转换成适合挖掘的形式）等。数据挖掘本身是发生在数据预处理之后的阶段，目的是从预处理后的数据中提取有价值的信息。

4.下列哪种算法通常用于分类任务？（）

A.决策树

B.K-均值聚类

C.系统聚类

D.主成分分析

答案：A

解析：决策树是一种常用的分类算法，它通过构建树状结构模型来对数据进行分类。K-均值聚类和系统聚类都是聚类算法，用于将数据点分组。主成分分析是一种降维技术，用于减少数据的维度数，同时保留尽可能多的数据信息。

5.在进行数据挖掘时，选择合适的评价指标对于评估模型性能至关重要。对于分类任务，常用的评价指标不包括（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.相关性系数

答案：D

解析：对于分类任务，常用的评价指标包括准确率（模型正确分类的样本数占总样本数的比例）、精确率（模型预测为正类的样本中实际为正类的比例）和召回率（实际为正类的样本中被模型正确预测为正类的比例）。相关性系数主要用于衡量两个变量之间的线性关系强度，不是分类任务常用的评价指标。

6.以下哪种数据挖掘任务可以发现数据项之间的频繁项集？（）

A.关联规则挖掘

B.聚类分析

C.回归分析

D.分类

答案：A

解析：关联规则挖掘的主要目的是发现数据项之间的频繁项集以及这些项集之间的关联关系。例如，在购物篮分析中，发现哪些商品经常被一起购买。聚类分析是将数据分组，回归分析是预测连续值，分类是将数据分为不同的类别。

7.在进行数据挖掘之前，需要对原始数据进行预处理。数据清洗的主要目的是（）

A.提高数据质量

B.减少数据量

C.增加数据维度

D.改变数据结构

答案：A

解析：数据清洗是数据挖掘流程中的重要环节，其主要目的是提高数据质量，包括处理缺失值、噪声数据和异常值等。通过数据清洗，可以减少数据中的错误和不一致性，提高数据挖掘结果的准确性和可靠性。

8.下列哪种技术不属于降维方法？（）

A.主成分分析

B.因子分析

C.线性判别分析

D.决策树

答案：D

解析：降维方法的主要目的是减少数据的维度数，同时保留尽可能多的数据信息。主成分分析、因子分析和线性判别分析都是常用的降维方法。决策树是一种分类算法，它通过构建树状结构模型来对数据进行分类，不属于降维方法。

9.在新媒体数据挖掘中，数据集成阶段的主要任务不包括（）

A.合并来自多个数据源的数据

B.处理数据冲突

C.提高数据存储容量

D.统一数据格式

答案：C

解析：数据集成是数据挖掘流程中的重要环节，其主要任务是将来自多个数据源的数据合并到一个统一的数据集中，并处理数据冲突和统一数据格式。提高数据存储容量不是数据集成的任务，而是数据预处理或系统设计阶段考虑的问题。

10.下列哪种评价方法适用于评估聚类结果的紧密度和分离度？（）

A.方差分析

B.轮廓系数

C.相关性系数

D.决策树

答案：B

解析：轮廓系数是一种用于评估聚类结果的紧密度和分离度的方法。轮廓系数的值范围在-1到1之间，值越大表示聚类结果越好，即同一组内的数据点越紧密，不同组之间的数据点越分离。方差分析是一种统计方法，用于比较不同组之间的均值差异。相关性系数用于衡量两个变量之间的线性关系强度。决策树是一种分类算法。

11.新媒体数据挖掘过程中，用于将高维数据投影到低维空间的常用方法是（）

A.数据聚