2025年大学《数据计算及应用》专业题库- 数据计算在舆情舆情分析中的应用

2025年大学《数据计算及应用》专业题库——数据计算在舆情舆情分析中的应用考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分。请将正确选项字母填在题干后的括号内。）1.在舆情分析中，用于衡量一个词在文档中重要性，且能体现词在不同文档中分布差异的常用指标是？A.词频（TF）B.逆文档频率（IDF）C.索引因子D.文档长度2.社交网络分析中，用于衡量节点中心性的指标，能反映一个节点与网络中其他节点的连接紧密程度的是？A.度中心性B.接近中心性C.算法复杂度D.网络规模3.当舆情分析需要识别和追踪网络中的信息传播路径时，下列哪种网络模型或算法较为适用？A.聚类分析B.主成分分析C.传播动力学模型（如SIR）D.因子分析4.对大规模舆情数据集进行分布式存储和计算，以下哪个技术框架是业界广泛使用的选择？A.TensorFlowB.PyTorchC.HadoopD.OpenCV5.在进行舆情情感分析时，如果采用基于机器学习的方法，通常需要首先进行哪些工作？A.确定模型复杂度B.收集标注数据C.选择优化算法D.预测模型参数6.从海量、非结构化的文本数据中自动提取出用户关注的核心话题，常用的技术方法是？A.关联规则挖掘B.主题模型（如LDA）C.决策树分类D.K-means聚类7.舆情数据预处理阶段，去除文本中的“的”、“了”、“是”等无实际意义或出现频率过高影响分析的词语，属于？A.分词处理B.去除停用词C.词性标注D.文本规范化8.在舆情态势感知中，分析舆情发展趋势和潜在拐点，最常使用的数据分析方法是？A.回归分析B.时间序列分析C.相关性分析D.熵权法9.某舆情分析系统需要根据用户行为和言论判断其是否为意见领袖，以下哪个指标最能体现其影响力？A.账号注册时间B.关注者数量C.被转发/评论次数D.账号消费金额10.使用TF-IDF向量化文本数据后，得到的向量表示了什么含义？A.文档的主题B.词语在文档中的频率C.词语在整个语料库中的重要性D.文档之间的相似度二、填空题（每空1分，共15分。请将答案填在题干横线上。）1.舆情分析的数据来源主要包括社交媒体平台、传统媒体网站以及_________等渠道。2.数据清洗是舆情分析数据预处理的重要环节，主要任务包括去除重复数据、处理缺失值、去除噪声以及_________等。3.在社交网络分析中，度中心性衡量节点的连接数量，而_________中心性衡量节点到网络中其他所有节点的平均距离。4.利用Hadoop生态系统中的_________技术，可以对大规模数据进行分布式存储和计算处理。5.情感分析旨在判断文本所表达的情感倾向，主要分为_________、中性以及负面三种类型。6.主题模型能够发现文档集合中隐藏的_________，每个主题由一组常一起出现的词语表示。7.对于时间序列形式的舆情数据，可以使用滑动窗口等方法来分析其_________和周期性特征。8.舆情分析中的用户画像构建，旨在通过分析用户数据，刻画用户的_________和兴趣偏好。9.在舆情传播过程中，关键节点（如意见领袖）的存在会显著影响信息的_________速度和范围。10.常用的文本分词方法有基于词典的方法和基于统计模型的方法，如_________分词。三、简答题（每题5分，共20分。请简要回答下列问题。）1.简述使用TF-IDF方法进行文本特征提取的基本原理。2.描述社交网络分析中，中心性指标（如度中心性、中介中心性）在舆情分析中的应用场景。3.简述在进行舆情情感分析时，基于词典的方法和基于机器学习的方法各自的主要特点和局限性。4.列举至少三种在舆情分析中可能遇到的数据预处理挑战，并简述相应的处理思路。四、综合应用题（每题10分，共20分。请结合所学知识，回答下列问题。）1.假设你正在参与一个关于某城市交通拥堵问题的舆情分析项目。请简述你会运用哪些数据计算技术（至少三种），以及这些技术分别能帮助你解决哪些具体问题（如识别主要拥堵区域、分析拥堵原因、预测拥堵趋势等）。2.设想你获取了一个包含用户评论和评分的电商平台产品舆情数据集。请说明你会如何利用数据计算方法来分析该产品的用户情感倾向，并尝试设计一个简单的分析流程，包括数据预处理、计算方法选择和结果解读等环节。---试卷答案一、选择题1.B解析：TF-IDF结合了词频（TF）和逆文档频率（IDF），其中IDF用于衡量词在整个文档集合中的稀缺程度，体现了词的重要性及在不同文档中的分布差异。2.A解析：度中心性直接通过节点连接的数量来衡量其中心程度，即与该节点直接相连的边的数量，反映了节点在网络中的连接紧密性。3.C解析：传播动力学模型（如SIR模型）专门用于模拟疾病或信息的传播过程，能够追踪信息在网络中的传播路径和速度。4.C解析：Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，特别适用于处理大规模数据集，是大数据时代常用的技术基础。5.B解析：基于机器学习的情感分析方法需要大量的标注数据来训练模型，学习如何识别和分类文本的情感倾向。6.B解析：主题模型（如LDA）是一种统计模型，能够自动发现文档集合中隐藏的主题，每个主题由一组相关的词语表示，适用于提取舆情热点。7.B解析：去除停用词是指从文本中删除那些出现频率非常高但通常不携带重要语义信息的词语，如中文的“的”、“了”等。8.B解析：时间序列分析是处理按时间顺序排列的数据，用于分析数据随时间变化的趋势、周期性和季节性，非常适合舆情态势感知。9.C解析：被转发和评论次数直接反映了用户言论的影响力，是衡量意见领袖影响力的关键指标之一。10.C解析：TF-IDF向量将文档表示为向量，其中每个元素的值代表了对应词语在文档中频率（TF）与在整个语料库中重要性（IDF）的乘积，体现了词语的重要性。二、填空题1.论坛解析：除了社交媒体和传统媒体，网络论坛也是舆情信息的重要来源之一。2.文本规范化解析：文本规范化包括大小写转换、同义词合并、拼写纠错等，是数据清洗的重要步骤，使文本数据更统一。3.接近解析：接近中心性衡量一个节点到网络中所有其他节点的平均距离，值越小，节点越接近网络中心。4.MapReduce解析：MapReduce是Hadoop的核心计算框架，负责分布式数据处理和计算任务。5.积极（或正面）解析：情感分析通常将情感分为积极（正面）、消极（负面）和中性三类。6.主题解析：主题模型的核心目的是发现文档集合中潜在的主题结构。7.趋势解析：分析时间序列舆情数据有助于了解舆情热度随时间变化的上升或下降趋势。8.人口统计学特征解析：用户画像包含用户的年龄、性别、地域、职业等人口统计学信息以及兴趣偏好等。9.路径解析：关键节点能加速信息在网络中的传播路径，影响信息的扩散速度和范围。10.Jieba解析：Jieba分词是中文分词领域常用的一个库，支持多种分词模式，是常见的基于统计的分词方法之一。三、简答题1.简述使用TF-IDF方法进行文本特征提取的基本原理。解析：TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）方法通过两个指标结合来评估一个词语对于一个文档集或语料库中的其中一份文档的重要程度。词频（TF）统计一个词语在单个文档中出现的频率，反映词语在该文档中的重要性。逆文档频率（IDF）衡量一个词语在整个文档集合中的普遍程度，词语越普遍（出现在越多的文档中），其IDF值越小，表示该词语越不具区分度。TF-IDF值是TF和IDF的乘积，这样，一个词语如果在某个文档中频繁出现，但同时在整个文档集中不常见，那么它的TF-IDF值会较高，表明该词语对于该文档具有较高的重要性，适合作为特征进行后续分析。2.描述社交网络分析中，中心性指标（如度中心性、中介中心性）在舆情分析中的应用场景。解析：社交网络分析中的中心性指标用于识别网络中具有特殊重要性或影响力的节点。度中心性高的节点通常是信息传播的关键源头或集散地，在舆情分析中可以识别出关键的爆料者、意见领袖或事件发酵中心。中介中心性高的节点位于许多不同的信息传播路径上，如同信息流动的“桥梁”或“守门人”，能够控制信息的流动。在舆情分析中，识别出高中介中心性的节点有助于找到能够影响舆论走向的关键人物或组织，或预测信息被放大和扩散的关键节点。这些指标帮助理解舆情信息的传播结构、关键影响者和潜在的舆论控制点。3.简述在进行舆情情感分析时，基于词典的方法和基于机器学习的方法各自的主要特点和局限性。解析：基于词典的方法（情感词典法）主要特点是通过构建或使用预先定义好的情感词典，根据文本中包含的词典词语及其情感极性得分来综合判断文本的整体情感倾向。优点是简单、快速、可解释性强，计算成本低。局限性在于依赖于词典的质量和覆盖面，难以处理新出现的网络用语、反讽、隐喻等复杂语言现象，且无法捕捉上下文信息带来的情感变化。基于机器学习的方法（如SVM、神经网络）主要特点是利用大量标注的情感数据训练模型，让模型自动学习文本特征与情感标签之间的关系。优点是能够处理复杂语言现象，适应性强，效果通常优于简单词典方法。局限性在于需要大量高质量的标注数据，训练过程计算复杂度高，模型通常是“黑箱”，难以解释具体为何做出某种判断。4.列举至少三种在舆情分析中可能遇到的数据预处理挑战，并简述相应的处理思路。解析：挑战一：数据量巨大且来源多样。处理思路：采用分布式计算框架（如Hadoop、Spark）进行存储和处理；利用ETL工具进行数据清洗和整合，统一数据格式。挑战二：数据类型混杂，包含大量非结构化和半结构化数据（如文本、图片、视频）。处理思路：针对不同数据类型采用不同的处理技术，如文本使用NLP技术进行分词、情感分析；图片可使用计算机视觉技术进行内容识别；利用数据湖或数据仓库进行统一管理。挑战三：文本数据质量参差不齐，存在噪声、缺失值、特殊符号等问题。处理思路：进行数据清洗，包括去除无关信息、纠正错误、填充缺失值、文本规范化（分词、去停用词、词形还原等）。四、综合应用题1.假设你正在参与一个关于某城市交通拥堵问题的舆情分析项目。请简述你会运用哪些数据计算技术（至少三种），以及这些技术分别能帮助你解决哪些具体问题（如识别主要拥堵区域、分析拥堵原因、预测拥堵趋势等）。解析：我会运用以下数据计算技术：*文本挖掘与情感分析:通过对社交媒体、新闻评论等文本数据进行分析，提取提及交通拥堵的关键词、地点以及用户表达的情感（如抱怨、焦虑）。这有助于识别出用户普遍感知的主要拥堵区域和引发不满的具体原因（如道路施工、事故、信号灯问题等）。*时间序列分析:对采集到的交通相关数据（如新闻报道频率、社交媒体提及量、用户投诉数）按时间序列进行分析，识别拥堵事件的发生频率、持续时间、高峰时段，并尝试建立模型预测未来一段时间内的拥堵趋势，为交通管理和预警提供依据。*社交网络分析:分析讨论交通拥堵问题的网络用户之间的关系，识别出具有较高影响力的意见领袖或活跃社群。这有助于理解舆情传播的关键节点和信息扩散路径，为舆情引导提供目标。同时，分析不同区域用户的言论分布，可能间接反映区域性的拥堵差异。*(可选补充)空间数据分析:如果结合地理位置信息（GPS数据、签到数据、文本中的地名），可以更精确地识别空间上集聚的拥堵区域。2.设想你获取了一个包含用户评论和评分的电商平台产品舆情数据集。请说明你会如何利用数据计算方法来分析该产品的用户情感倾向，并尝试设计一个简单的分析流程，包括数据预处理、计算方法选择和结果解读等环节。解析：分析流程设计如下：*数据预处理:1.数据清洗:去除重复评论、无效信息（如广告、无意义字符）；处理缺失值（如评分缺失可暂时保留或根据评论内容推断）；对文本评论进行分词、去除停用词、标点符号和特殊字符；进行文本规范化（如简繁转换、错别字纠正）。2.特征提取:对清洗后的文本评论，提取特征。常用方法包括：使用TF-IDF或Word2Vec等将文本转换为数值向量；如果评分数据完整，可计算评论的平均评分作为整体情感的一个量化指标。*计算方法选择:1.情感倾向分析:对文本评论进行情感分类，判断每条评论是正面、负面还是中性。可以采用基于词典的方法（如结合情感词典评分）或基于机器学习的方法（如使用SVM、LSTM等模型在标注数据上训练）。2.情感强度分析:在情感分类的基础上，进一步量化评论的情感强度（如正面情感的程度、负面情感的程度）。*结果分析与解读:1.总体情感分布:统计正面、负面、中性评论的数量和比例，结合平均评分，给出产品整体的用户情感倾向判断（如整体评价偏正面/负面/中性）。2.维度分析:按照评论内容（如产品外观、功能、价格、物流、售后服务等维