西安交通大學(xué)城市學(xué)院《大型分布式應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、假設(shè)要對(duì)一個(gè)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行異常檢測(cè)，并且數(shù)據(jù)具有多種特征，以下哪種方法可能更適用？（）A.基于距離的異常檢測(cè)B.基于密度的異常檢測(cè)C.基于聚類的異常檢測(cè)D.以上都是2、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中，當(dāng)需要處理結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的混合時(shí)，以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)類型更具優(yōu)勢(shì)？（）A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)B.文檔型數(shù)據(jù)庫(kù)C.圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.列式數(shù)據(jù)庫(kù)3、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)，分布式計(jì)算框架發(fā)揮著重要作用。以下關(guān)于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.MapReduce處理數(shù)據(jù)的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進(jìn)行迭代計(jì)算C.MapReduce的容錯(cuò)性比Spark更強(qiáng)D.Spark能夠在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤4、在大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方面，NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)與傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)相比，具有一些獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。以下哪項(xiàng)不是NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的主要特點(diǎn)？（）A.支持復(fù)雜的關(guān)聯(lián)查詢B.靈活的數(shù)據(jù)模型C.良好的可擴(kuò)展性D.高并發(fā)讀寫性能5、在大數(shù)據(jù)的聚類評(píng)估中，有多種指標(biāo)可以用來(lái)衡量聚類結(jié)果的質(zhì)量。假設(shè)我們對(duì)一個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行了聚類，以下哪個(gè)指標(biāo)不適合評(píng)估聚類的緊湊性？（）A.輪廓系數(shù)B.Calinski-Harabasz指數(shù)C.Davies-Bouldin指數(shù)D.準(zhǔn)確率6、當(dāng)處理大數(shù)據(jù)中的關(guān)系型數(shù)據(jù)時(shí)，需要選擇合適的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)。假設(shè)一個(gè)大型企業(yè)的人力資源系統(tǒng)，存儲(chǔ)了員工的各種信息和關(guān)系。以下哪種數(shù)據(jù)庫(kù)最適合處理這種復(fù)雜的關(guān)系型數(shù)據(jù)？（）A.PostgreSQLB.MySQLC.OracleD.SQLServer7、大數(shù)據(jù)的分析常常需要處理高維度的數(shù)據(jù)。假設(shè)一個(gè)數(shù)據(jù)集包含了數(shù)百個(gè)特征，這給分析帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。以下哪種方法最能有效地降低數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留重要的信息？（）A.特征選擇B.特征提取C.主成分分析D.以上方法都可以8、在大數(shù)據(jù)處理中，數(shù)據(jù)緩存技術(shù)可以提高數(shù)據(jù)訪問效率。以下關(guān)于數(shù)據(jù)緩存策略的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.基于訪問頻率的緩存策略將頻繁訪問的數(shù)據(jù)保留在緩存中B.基于數(shù)據(jù)大小的緩存策略優(yōu)先緩存較大的數(shù)據(jù)C.基于時(shí)間的緩存策略會(huì)定期清除過期的數(shù)據(jù)D.自適應(yīng)緩存策略能夠根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行情況動(dòng)態(tài)調(diào)整緩存內(nèi)容9、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，推薦系統(tǒng)是常見的一種應(yīng)用。假設(shè)一個(gè)在線視頻平臺(tái)需要為用戶推薦個(gè)性化的視頻內(nèi)容。以下哪種技術(shù)或方法通常用于構(gòu)建推薦系統(tǒng)？（）A.協(xié)同過濾B.分類算法C.回歸分析D.決策樹10、假設(shè)要對(duì)大量的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，例如行為識(shí)別，以下哪種技術(shù)或框架可能會(huì)被使用？（）A.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)B.深度學(xué)習(xí)框架C.視頻處理庫(kù)D.以上都是11、大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，以下關(guān)于大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用描述中，錯(cuò)誤的是（）。A.大數(shù)據(jù)可以用于交通流量監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，提高交通管理的效率和準(zhǔn)確性B.大數(shù)據(jù)可以用于智能交通系統(tǒng)的建設(shè)和優(yōu)化，提高交通運(yùn)輸?shù)陌踩院捅憬菪訡.大數(shù)據(jù)可以用于交通規(guī)劃和決策支持，提高城市交通的可持續(xù)性和發(fā)展水平D.大數(shù)據(jù)在交通領(lǐng)域的應(yīng)用只局限于城市交通，不能應(yīng)用于高速公路和鐵路等交通領(lǐng)域12、在構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)時(shí)，考慮到系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性，以下哪種分布式計(jì)算框架通常是首選？（）A.MapReduceB.MPIC.StormD.TensorFlow13、在處理海量文本數(shù)據(jù)時(shí)，自然語(yǔ)言處理技術(shù)常常被應(yīng)用。以下關(guān)于詞袋模型和詞嵌入模型的比較，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.詞袋模型忽略了詞序信息，詞嵌入模型能夠捕捉詞之間的語(yǔ)義關(guān)系B.詞嵌入模型的維度通常比詞袋模型低C.詞袋模型計(jì)算簡(jiǎn)單，詞嵌入模型訓(xùn)練相對(duì)復(fù)雜D.詞袋模型在處理短文本時(shí)效果較好，詞嵌入模型更適合長(zhǎng)文本14、在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行市場(chǎng)預(yù)測(cè)時(shí)，以下哪種方法可以考慮多個(gè)因素之間的相互關(guān)系？（）A.簡(jiǎn)單線性回歸B.多元線性回歸C.邏輯回歸D.時(shí)間序列分析15、在大數(shù)據(jù)分析中，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘常用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的相關(guān)性。以下關(guān)于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的描述，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可以幫助商家發(fā)現(xiàn)哪些商品經(jīng)常被一起購(gòu)買B.關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度和置信度是衡量其重要性的兩個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的結(jié)果總是準(zhǔn)確無(wú)誤的，無(wú)需進(jìn)一步驗(yàn)證D.可以通過調(diào)整支持度和置信度的閾值來(lái)獲得更有意義的關(guān)聯(lián)規(guī)則二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估作用。2、（本題5分）解釋大數(shù)據(jù)如何優(yōu)化娛樂產(chǎn)業(yè)。3、（本題5分）簡(jiǎn)述大數(shù)據(jù)在醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)中的關(guān)鍵技術(shù)。4、（本題5分）大數(shù)據(jù)如何助力慈善事業(yè)的發(fā)展？三、編程題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）給定一個(gè)包含電商用戶行為數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集（如搜索記錄、收藏記錄等），使用推薦系統(tǒng)算法，為用戶生成個(gè)性化的商品推薦。2、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個(gè)包含用戶瀏覽網(wǎng)頁(yè)時(shí)間的數(shù)據(jù)集，計(jì)算每個(gè)用戶在不同時(shí)間段（如上午、下午、晚上）的平均瀏覽時(shí)間。3、（本題5分）運(yùn)用Java語(yǔ)言和Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，編寫一個(gè)查詢語(yǔ)句，對(duì)一個(gè)包含數(shù)十億行銷售數(shù)據(jù)的表進(jìn)行分析。要求計(jì)算不同產(chǎn)品在不同地區(qū)的銷售額和利潤(rùn)，并找出最暢銷的產(chǎn)品和地區(qū)。4、（本題5分）基于Storm，實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)時(shí)的交通流量數(shù)據(jù)處理程序，計(jì)算每個(gè)路口在不同時(shí)間段的車流量和擁堵指數(shù)。5、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫(kù)，對(duì)一個(gè)大規(guī)模的圖像分割數(shù)據(jù)集進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)精確的圖像分割。四、綜合分析題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）給定一組社交媒體數(shù)據(jù)，包括用戶發(fā)布的文本、圖