泉州師范學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁
泉州師范學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁
泉州師范學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁
泉州師范學(xué)院《大型數(shù)據(jù)庫》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁
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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁泉州師范學(xué)院

《大型數(shù)據(jù)庫》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題(本大題共30個小題,每小題1分,共30分.在每小題給出的四個選項中,只有一項是符合題目要求的.)1、大數(shù)據(jù)分析中的異常檢測是一項重要任務(wù)。假設(shè)我們有一個電商網(wǎng)站的交易數(shù)據(jù)集,需要檢測異常的交易行為。以下哪種方法常用于異常檢測?()A.基于規(guī)則的檢測,設(shè)定固定的閾值判斷異常B.聚類分析,將異常交易與正常交易聚類分開C.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,發(fā)現(xiàn)異常的交易關(guān)聯(lián)模式D.以上方法都可以,根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的2、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中,情感分析常用于處理文本數(shù)據(jù)。以下關(guān)于情感分析方法的描述,哪一項是不正確的?()A.基于詞典的方法依賴于預(yù)先構(gòu)建的情感詞典B.機器學(xué)習(xí)方法需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)方法在處理復(fù)雜文本時表現(xiàn)出色D.基于規(guī)則的方法靈活性最高,適應(yīng)性最強3、在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中,用戶畫像的構(gòu)建是非常重要的。假設(shè)有一個電商平臺,需要為用戶構(gòu)建畫像,以便進行精準(zhǔn)營銷。以下哪種數(shù)據(jù)可以用于構(gòu)建用戶畫像?()A.用戶的購買記錄B.用戶的瀏覽行為C.用戶的評價信息D.Alloftheabove(以上皆是)4、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅速發(fā)展,數(shù)據(jù)倉庫在企業(yè)數(shù)據(jù)管理中扮演著重要角色。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫的描述,哪一項是不正確的?()A.數(shù)據(jù)倉庫用于存儲歷史數(shù)據(jù)和聚合數(shù)據(jù),以支持決策分析B.數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常是經(jīng)過清洗、轉(zhuǎn)換和整合的高質(zhì)量數(shù)據(jù)C.數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)更新頻率較高,與業(yè)務(wù)系統(tǒng)實時同步D.數(shù)據(jù)倉庫采用多維模型來組織和存儲數(shù)據(jù),便于復(fù)雜的分析查詢5、在進行大數(shù)據(jù)項目時,需要進行數(shù)據(jù)治理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)治理的描述,哪一項是不正確的?()A.數(shù)據(jù)治理包括制定數(shù)據(jù)策略、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)和數(shù)據(jù)管理流程B.數(shù)據(jù)治理可以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量、一致性和可用性C.數(shù)據(jù)治理是一次性的工作,完成后無需再關(guān)注D.數(shù)據(jù)治理需要跨部門的協(xié)作和溝通6、大數(shù)據(jù)的存儲方式多種多樣,NoSQL數(shù)據(jù)庫就是其中之一。以下關(guān)于NoSQL數(shù)據(jù)庫的特點,哪一項描述不太準(zhǔn)確?()A.具有靈活的數(shù)據(jù)模型,能夠適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.通常不支持事務(wù)處理,數(shù)據(jù)一致性要求相對較低C.適合存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),對于復(fù)雜查詢的處理能力較強D.具有良好的可擴展性,能夠輕松應(yīng)對數(shù)據(jù)量的增長7、當(dāng)對大數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)融合時,為了整合來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù),以下哪種技術(shù)通常被采用?()A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換C.數(shù)據(jù)集成D.以上都是8、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)可以減少數(shù)據(jù)存儲空間和傳輸帶寬。以下關(guān)于數(shù)據(jù)壓縮算法的比較,哪項說法不準(zhǔn)確?()A.無損壓縮算法能夠完全還原原始數(shù)據(jù),如ZIP壓縮B.有損壓縮算法會丟失部分數(shù)據(jù),但在某些情況下可以獲得更高的壓縮比,如JPEG圖像壓縮C.數(shù)據(jù)壓縮算法的選擇取決于數(shù)據(jù)的類型、特點和對數(shù)據(jù)還原精度的要求D.所有的數(shù)據(jù)壓縮算法都適用于大數(shù)據(jù)處理,無需考慮具體情況9、假設(shè)要對一個大型社交網(wǎng)絡(luò)的用戶關(guān)系數(shù)據(jù)進行分析,以發(fā)現(xiàn)社區(qū)結(jié)構(gòu)。以下哪種算法可能最適合?()A.PageRankB.Dijkstra算法C.層次聚類算法D.最短路徑算法10、在大數(shù)據(jù)的分布式計算中,數(shù)據(jù)傾斜可能會導(dǎo)致性能問題。假設(shè)一個任務(wù)中某些鍵的值出現(xiàn)頻率遠遠高于其他鍵,以下哪種方法可以緩解數(shù)據(jù)傾斜?()A.增加計算節(jié)點的數(shù)量B.對數(shù)據(jù)進行重新分區(qū)C.使用更高效的算法D.忽略數(shù)據(jù)傾斜,繼續(xù)計算11、在大數(shù)據(jù)分析中,為了挖掘數(shù)據(jù)中的潛在模式和趨勢,以下哪種方法經(jīng)常被使用?()A.關(guān)聯(lián)分析B.序列模式挖掘C.時間序列分析D.以上都是12、在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控和預(yù)警非常重要。如果要監(jiān)控一個關(guān)鍵指標(biāo)的變化,并在超過閾值時及時發(fā)出警報,以下哪種技術(shù)可以實現(xiàn)?()A.數(shù)據(jù)挖掘B.機器學(xué)習(xí)C.流計算D.數(shù)據(jù)倉庫13、在大數(shù)據(jù)存儲中,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,以下哪種數(shù)據(jù)庫類型更具優(yōu)勢?()A.關(guān)系型數(shù)據(jù)庫B.文檔型數(shù)據(jù)庫C.圖數(shù)據(jù)庫D.列式數(shù)據(jù)庫14、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)包括數(shù)據(jù)清洗、集成、轉(zhuǎn)換和規(guī)約等。對于數(shù)據(jù)規(guī)約的目的和方法,以下描述錯誤的是:()A.數(shù)據(jù)規(guī)約的目的是減少數(shù)據(jù)量,提高數(shù)據(jù)處理效率,同時保持數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)規(guī)約可以通過特征選擇、主成分分析等方法實現(xiàn)C.數(shù)據(jù)規(guī)約會導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的丟失,因此應(yīng)盡量避免使用D.抽樣是一種常見的數(shù)據(jù)規(guī)約方法,可以通過隨機抽樣或分層抽樣來減少數(shù)據(jù)量15、在大數(shù)據(jù)存儲中,NoSQL數(shù)據(jù)庫具有很多特點。假設(shè)一個應(yīng)用場景需要快速存儲和檢索大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),并且對數(shù)據(jù)的一致性要求不高。以下哪種NoSQL數(shù)據(jù)庫可能是最佳選擇?()A.Redis(內(nèi)存數(shù)據(jù)庫)B.Cassandra(分布式寬列存儲數(shù)據(jù)庫)C.MongoDB(文檔數(shù)據(jù)庫)D.Alloftheabove(以上皆是)16、在大數(shù)據(jù)的推薦系統(tǒng)中,除了協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的推薦,還有基于模型的推薦方法。假設(shè)一個電商平臺需要提供個性化推薦,以下哪種基于模型的推薦算法可能適用?()A.邏輯回歸B.決策樹C.深度學(xué)習(xí)模型D.以上算法都可能適用17、在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的聚類問題時,以下哪種聚類算法對噪聲和異常值不太敏感?()A.K-Means聚類B.DBSCAN聚類C.層次聚類D.以上都敏感18、在大數(shù)據(jù)分析中,為了處理不平衡數(shù)據(jù)集,以下哪種方法經(jīng)常被采用?()A.過采樣B.欠采樣C.合成少數(shù)類過采樣技術(shù)D.以上都是19、在大數(shù)據(jù)處理中,數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性需要得到保障。假設(shè)一個數(shù)據(jù)處理流程涉及多個步驟和系統(tǒng)。以下哪種方法可以確保數(shù)據(jù)的一致性?()A.在每個步驟結(jié)束時進行數(shù)據(jù)驗證和修復(fù)B.建立中央數(shù)據(jù)管理平臺,統(tǒng)一管理和協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)C.采用自動化的數(shù)據(jù)驗證工具和流程D.以上方法結(jié)合使用,加強數(shù)據(jù)一致性管理20、大數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)集成涉及將來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行整合。以下關(guān)于數(shù)據(jù)集成的挑戰(zhàn)和解決方法,哪項說法不正確?()A.數(shù)據(jù)源的格式不一致、語義差異和數(shù)據(jù)重復(fù)是常見的挑戰(zhàn)B.可以通過數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和映射等技術(shù)來解決數(shù)據(jù)格式和語義的問題C.使用數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市來集中存儲和管理集成后的數(shù)據(jù)D.數(shù)據(jù)集成是一次性的工作,完成后無需再進行維護和更新21、隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的普及,數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估變得越來越重要。假設(shè)一個氣象大數(shù)據(jù)集,包含了溫度、濕度、氣壓等多種觀測數(shù)據(jù)。以下哪個方面不是評估該數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)質(zhì)量的關(guān)鍵因素?()A.數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性B.數(shù)據(jù)的完整性C.數(shù)據(jù)的時效性D.數(shù)據(jù)的存儲格式22、在大數(shù)據(jù)分析項目中,模型評估是非常重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)有一個預(yù)測模型,用于預(yù)測股票價格的走勢。以下哪種評估指標(biāo)最適合衡量該模型的性能?()A.準(zhǔn)確率B.召回率C.均方誤差D.F1值23、大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的性能優(yōu)化是一個持續(xù)的過程。假設(shè)一個大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)在處理數(shù)據(jù)時出現(xiàn)了性能瓶頸,主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)讀取速度慢。以下哪種優(yōu)化措施最有可能解決這個問題?()A.增加內(nèi)存B.優(yōu)化磁盤I/OC.調(diào)整網(wǎng)絡(luò)帶寬D.升級CPU24、在大數(shù)據(jù)處理框架中,F(xiàn)link是一個新興的流處理框架。以下關(guān)于Flink的描述,錯誤的是()A.Flink支持高吞吐、低延遲的流處理B.Flink可以同時處理批處理和流處理任務(wù)C.Flink的容錯機制能夠保證在故障情況下數(shù)據(jù)不丟失D.Flink只能運行在Hadoop集群上,無法獨立部署25、在大數(shù)據(jù)隱私保護中,差分隱私是一種常用的技術(shù)。以下關(guān)于差分隱私的描述,哪一項是錯誤的?()A.差分隱私通過添加噪聲來保護數(shù)據(jù)隱私B.差分隱私能夠保證在數(shù)據(jù)查詢結(jié)果中不泄露個體的敏感信息C.差分隱私的保護程度與添加的噪聲量成正比D.差分隱私適用于各種類型的數(shù)據(jù)和查詢操作26、在大數(shù)據(jù)的隱私保護方面,數(shù)據(jù)匿名化是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個包含個人敏感信息的數(shù)據(jù)集,需要在發(fā)布數(shù)據(jù)前進行匿名化處理。以下關(guān)于數(shù)據(jù)匿名化的說法,哪一項是錯誤的?()A.數(shù)據(jù)匿名化可以完全消除數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險B.匿名化后的數(shù)據(jù)仍然可能通過鏈接攻擊等方式被重新識別C.在進行匿名化處理時,需要平衡數(shù)據(jù)的可用性和隱私保護程度D.不同的匿名化方法對數(shù)據(jù)的保護程度和可用性影響不同27、假設(shè)要對一個大型數(shù)據(jù)集進行異常檢測,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B.基于密度的異常檢測C.基于聚類的異常檢測D.以上都是28、隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,新的編程模型不斷涌現(xiàn)。假設(shè)要開發(fā)一個高效的大數(shù)據(jù)處理應(yīng)用程序。以下哪種編程模型最適合提高開發(fā)效率和程序性能?()A.傳統(tǒng)的面向過程編程B.面向?qū)ο缶幊藽.函數(shù)式編程D.基于特定大數(shù)據(jù)框架的編程模型29、在大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)中,為了提高數(shù)據(jù)的可靠性,通常采用冗余技術(shù)。以下哪種冗余方式在存儲成本和可靠性之間取得較好的平衡?()A.鏡像B.奇偶校驗C.糾錯編碼D.副本30、在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的概念仍然重要。假設(shè)一個企業(yè)需要為不同部門提供數(shù)據(jù)分析支持。以下關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市的選擇,正確的是:()A.建立一個大型的數(shù)據(jù)倉庫,所有部門共享使用B.為每個部門分別建立數(shù)據(jù)集市,滿足個性化需求C.先建立數(shù)據(jù)倉庫,再根據(jù)部門需求從倉庫中抽取數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)集市D.數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)集市都不適合大數(shù)據(jù)環(huán)境,應(yīng)采用新的技術(shù)架構(gòu)二、編程題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)使用Python的MXNet庫,對一個大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)集進行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,實現(xiàn)圖像識別任務(wù)。2、(本題5分)利用Java語言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫,設(shè)計一個程序來存儲和查詢學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的合作關(guān)系數(shù)據(jù),例如學(xué)者之間的合作項目、共同發(fā)表的論文等,并能夠找出合作最緊密的學(xué)者團隊。3、(本題5分)用Python語言和Redis緩存數(shù)據(jù)庫,編寫一個程序來緩存熱門新聞文章和相關(guān)評論。當(dāng)用戶訪問時,優(yōu)先從緩存中獲取,提高加載速度。4、(本題5分)利用Python語言和Neo4j圖數(shù)據(jù)庫,構(gòu)建一個社交關(guān)系預(yù)測程序。根據(jù)用戶現(xiàn)有的社交關(guān)系,預(yù)測其可能建立新關(guān)系的對象。5、(本題5分)使用Python的Pandas庫,分析一個包含在線教育平臺課程評價數(shù)據(jù)的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。找出評價最好的10個課程,并計算它們的平均評價分數(shù)。三、簡答題(本大題

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