汕尾职业技术学院《大数据挖掘与深度学习》2023-2024学年第一学期期末试卷

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《大数据挖掘与深度学习》2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、在处理大数据时，数据压缩技术可以节省存储空间和提高传输效率。以下哪种数据压缩算法常用于大数据处理？（）A.ZIP算法B.GZIP算法C.LZ77算法D.以上都是2、在大数据的推荐系统中，协同过滤是一种常用的方法。假设一个电商平台需要为用户推荐商品，以下关于协同过滤的说法，哪一项是正确的？（）A.基于用户的协同过滤比基于物品的协同过滤更准确B.协同过滤不需要考虑用户和物品的特征信息C.协同过滤容易受到数据稀疏性的影响D.协同过滤只适用于小型数据集3、在大数据处理框架中，Flink被广泛应用于流处理场景。以下关于Flink的特点，哪一项是错误的？（）A.支持精确一次的语义保证B.具有低延迟的处理能力C.对批处理的支持不如流处理D.能够实现状态管理和容错恢复4、大数据分析中的异常检测是一项重要任务。假设要从一个网络流量数据集中检测出异常的流量模式。以下哪种方法最常用于网络流量的异常检测？（）A.基于统计的方法B.基于机器学习的方法C.基于规则的方法D.以上方法结合使用5、随着大数据技术的发展，新的编程模型不断涌现。假设要开发一个高效的大数据处理应用程序。以下哪种编程模型最适合提高开发效率和程序性能？（）A.传统的面向过程编程B.面向对象编程C.函数式编程D.基于特定大数据框架的编程模型6、在大数据的背景下，数据仓库的设计需要适应新的需求。假设一个拥有多个业务部门的大型企业，需要构建一个统一的数据仓库来整合来自不同系统的数据。以下哪种数据仓库架构最适合这种复杂的企业环境？（）A.集中式数据仓库B.分布式数据仓库C.数据集市D.混合式数据仓库7、假设要对一个包含数十亿条记录的数据集进行快速的排序和检索操作，以下哪种数据结构或算法可能会发挥最佳效果？（）A.二叉搜索树B.冒泡排序C.哈希表D.快速排序8、在大数据处理中，数据去重是一项常见任务。假设我们有一个包含大量重复数据的数据集，以下哪种去重方法效率可能较低？（）A.使用哈希表进行去重B.对数据进行排序后去重C.逐个比较数据元素进行去重D.利用数据库的去重功能9、在大数据处理中，数据压缩技术能够节省存储空间和提高传输效率。以下关于数据压缩技术的说法，错误的是（）A.无损压缩能够完全还原原始数据，没有任何信息损失B.有损压缩会丢失部分数据，但在某些情况下仍能满足需求C.数据压缩比越高，压缩效果越好，对数据的使用没有任何影响D.选择数据压缩技术时需要考虑数据的特点和应用需求10、大数据中的实时流处理引擎如ApacheFlink在处理实时数据方面具有优势。以下关于Flink的特点，哪一项是不正确的？（）A.Flink支持精确一次的语义，确保数据处理的准确性和一致性B.它具有高吞吐和低延迟的性能，能够快速处理大量的实时数据C.Flink只能处理流数据，不支持对历史数据的批处理操作D.Flink提供了丰富的窗口函数和状态管理机制，便于进行复杂的实时计算11、在大数据项目的规划阶段，需要明确项目的目标和需求。假设一个金融机构计划开展大数据项目以降低风险。以下哪个步骤是首先要进行的？（）A.确定所需的数据类型和来源B.评估现有技术架构是否支持大数据处理C.分析潜在的风险场景和业务需求D.制定项目的预算和时间表12、大数据可视化工具可以帮助用户更好地理解和分析数据，以下关于大数据可视化工具的描述中，错误的是（）。A.大数据可视化工具可以提供多种图表和图形，如柱状图、折线图、饼图等B.大数据可视化工具可以支持实时数据可视化和动态数据可视化C.大数据可视化工具只适用于数据分析师和专业人员，不适用于普通用户D.大数据可视化工具需要具备良好的用户界面和交互性13、大数据在教育领域有广泛的应用，以下关于大数据在教育领域的应用描述中，错误的是（）。A.大数据可以用于学生学习行为分析和个性化教学，提高教学质量和效果B.大数据可以用于教育资源管理和优化，提高教育资源的利用效率和公平性C.大数据可以用于教育评估和决策支持，提高教育管理的科学性和有效性D.大数据在教育领域的应用只局限于学校教育，不能应用于在线教育和终身教育14、大数据技术使得实时数据分析成为可能。假设一个电商平台需要实时监控用户的购买行为，以便及时调整推荐策略。以下哪种技术能够支持这种实时分析需求？（）A.批量处理框架，如HadoopMapReduceB.流处理框架，如KafkaStreamsC.关系型数据库的事务处理机制D.数据挖掘中的聚类算法15、假设要对大量的文本数据进行关键词提取和主题建模，以下哪种自然语言处理技术最为关键？（）A.词法分析B.句法分析C.主题模型D.情感分析二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）大数据对语言翻译的影响是什么？2、（本题5分）解释大数据如何助力交通规划决策。3、（本题5分）简述大数据在医疗行业的应用。三、编程题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）用Java实现一个程序，处理一个包含城市交通流量数据的大型数据集。计算每个路口在一天中不同时间段的平均车流量，并找出车流量最大的时间段。2、（本题5分）用Python语言和SparkMLlib机器学习库，构建一个回归模型，预测股票价格的走势。数据集中包含历史股票价格、成交量、财务指标等信息。3、（本题5分）利用Kafka，构建一个分布式的智能推荐系统，根据用户的实时行为数据提供实时的个性化推荐。4、（本题5分）运用Java结合Redis缓存数据库，开发一个程序来缓存在线教育平台的课程视频片段，以提高视频播放的流畅度，同时要处理缓存的更新和删除。5、（本题5分）使用Python的PyTorch库，对一个大规模的文本数据集进行自然语言处理任务，如文本生成、机器翻