2025年大学《信息与计算科学》专业题库- 信息科学中的网络传播与影响力分析

2025年大学《信息与计算科学》专业题库——信息科学中的网络传播与影响力分析考试时间：______分钟总分：______分姓名：______一、选择题（每题2分，共20分）1.在网络传播模型中，SIR模型描述的是（）。A.网络节点的度分布B.网络中的信息传播过程C.网络社群的结构D.网络节点的中心性2.以下哪个指标不属于网络节点的中心性指标？（）A.度中心性B.接近中心性C.群聚系数D.费歇尔信息3.社交网络分析中，度中心性高的节点通常被称为（）。A.普通节点B.桥梁节点C.密度节点D.意见领袖4.以下哪种算法不属于社群发现算法？（）A.谱聚类B.Louvain算法C.PageRank算法D.K-means算法5.网络舆情分析的主要目的是（）。A.分析网络节点的度分布B.分析网络社群的结构C.分析网络信息的传播过程D.分析网络事件的发展趋势和公众意见6.信息推荐系统中，协同过滤算法主要利用的是（）。A.网络节点的结构信息B.网络节点的属性信息C.用户之间的相似性D.物品之间的相似性7.以下哪种方法不属于网络传播的数据分析方法？（）A.时间序列分析B.关联规则挖掘C.聚类分析D.主成分分析8.网络传播的传播源通常具有以下哪个特征？（）A.度中心性低B.接近中心性低C.费歇尔信息低D.意见领袖特征9.网络传播的传播路径通常具有以下哪个特征？（）A.长度较短B.长度较长C.密度较高D.密度较低10.以下哪个因素不属于影响网络传播效果的因素？（）A.传播内容B.传播渠道C.传播时间D.网络节点的度二、填空题（每题2分，共20分）1.网络传播的基本过程包括传播源、______、接收者和传播内容。2.网络影响力的评估指标主要包括中心性指标和______。3.社交网络分析中，常用的网络模型包括______网络和______网络。4.网络舆情分析的主要方法包括______分析和______分析。5.信息推荐系统中，常用的推荐算法包括______算法和______算法。6.网络传播的数据分析通常包括数据收集、______、数据分析和数据可视化。7.网络传播的传播效果评估指标主要包括传播范围、______和传播深度。8.网络传播的传播渠道主要包括______渠道和______渠道。9.网络传播的传播内容通常具有______、______和______三个特征。10.影响网络传播效果的因素主要包括传播内容、传播渠道、______和传播受众。三、简答题（每题5分，共20分）1.简述SIR模型在网络传播中的应用。2.简述中心性指标在网络影响力分析中的作用。3.简述网络社群发现的主要方法。4.简述网络舆情分析的主要步骤。四、论述题（每题10分，共20分）1.论述网络传播的特点及其对信息传播的影响。2.论述网络影响力分析的应用领域及其意义。五、编程题（10分）假设你有一个社交网络的数据集，每个节点代表一个用户，每条边代表两个用户之间的好友关系。请编写一段代码，计算该网络中所有节点的度中心性，并找出度中心性最高的节点。六、数据分析题（10分）假设你有一个网络传播的数据集，该数据集包含了时间、传播源、传播内容、传播范围等信息。请对该数据集进行分析，找出网络传播的主要规律和趋势，并给出相应的结论。试卷答案一、选择题1.B解析：SIR模型（Susceptible-Infected-Recovered）是一种经典的网络传播模型，用于描述网络中信息的传播过程。2.C解析：群聚系数是衡量网络节点局部聚类程度的指标，不属于节点中心性指标。度中心性、接近中心性和费歇尔信息都是衡量节点中心性的指标。3.D解析：度中心性高的节点通常与更多的节点相连，更容易成为信息传播的中心，因此被称为意见领袖。4.C解析：PageRank算法是一种用于评估网络节点重要性的算法，不属于社群发现算法。谱聚类、Louvain算法和K-means算法都是常用的社群发现算法。5.D解析：网络舆情分析的主要目的是分析网络事件的发展趋势和公众意见，了解公众对特定事件或话题的态度和看法。6.C解析：协同过滤算法主要利用用户之间的相似性来推荐物品。基于用户的协同过滤算法寻找与目标用户兴趣相似的用户群体，并推荐这些用户喜欢的物品。基于物品的协同过滤算法则寻找与目标用户喜欢的物品相似的物品，并进行推荐。7.A解析：时间序列分析主要用于分析时间序列数据的变化趋势和规律，不属于网络传播的数据分析方法。关联规则挖掘、聚类分析和主成分分析都是常用的网络传播数据分析方法。8.D解析：意见领袖特征通常具有高中心性，更容易成为信息的传播源。9.B解析：网络传播的传播路径通常具有长度较长的特征，信息需要经过多个节点才能到达目标节点。10.D解析：网络节点的度是影响网络传播效果的因素之一，但传播受众也是重要的影响因素。传播内容、传播渠道和传播时间也都是影响网络传播效果的因素。二、填空题1.传播路径2.社群结构3.无标度，小世界4.内容，情感5.基于用户，基于物品6.数据预处理7.传播速度8.人工，网络9.新颖性，娱乐性，实用性10.传播时间三、简答题1.SIR模型在网络传播中的应用：SIR模型可以用于模拟网络中信息的传播过程，将网络中的节点分为易感者、传播者和恢复者三种状态。易感者可以接触到传播者并有可能被感染，传播者可以传播信息给易感者，恢复者则不能再被感染也不能再传播信息。通过SIR模型，可以分析信息在网络中的传播速度、传播范围和最终影响等指标。2.中心性指标在网络影响力分析中的作用：中心性指标可以用来衡量网络中节点的重要性，从而识别网络中的意见领袖。在网络影响力分析中，中心性指标可以帮助我们找到那些更容易影响其他节点行为的节点，从而进行精准营销、舆情引导等应用。3.网络社群发现的主要方法：网络社群发现的主要方法包括基于相似性的方法、基于密度的方法和基于层次的方法。基于相似性的方法通过计算节点之间的相似度来划分社群，常用的算法有谱聚类等。基于密度的方法通过识别网络中的密集区域来划分社群，常用的算法有DBSCAN等。基于层次的方法通过构建层次结构的社群树来划分社群，常用的算法有Louvain算法等。4.网络舆情分析的主要步骤：网络舆情分析的主要步骤包括数据收集、数据预处理、情感分析和趋势分析。数据收集阶段主要通过网络爬虫等技术从网络上收集相关数据。数据预处理阶段对收集到的数据进行清洗和整理，以便后续分析。情感分析阶段通过自然语言处理技术分析文本数据中的情感倾向，判断公众对特定事件或话题的态度。趋势分析阶段则通过时间序列分析等方法分析舆情的发展趋势和规律。四、论述题1.网络传播的特点及其对信息传播的影响：网络传播具有传播速度快、传播范围广、传播成本低、互动性强等特点。这些特点使得信息在网络中可以迅速传播，并迅速扩散到全球范围。同时，网络传播的互动性强也使得信息传播不再是单向的，而是可以进行双向甚至多向的交流和互动。这些特点对信息传播产生了深远的影响，使得信息传播更加高效、更加广泛，但也带来了信息过载、信息真伪难辨等问题。2.网络影响力分析的应用领域及其意义：网络影响力分析在网络营销、舆情引导、意见领袖识别等领域有着广泛的应用。在网络营销中，通过识别网络中的意见领袖，可以进行精准营销，提高营销效果。在舆情引导中，通过分析网络舆情的发展趋势和公众意见，可以及时采取相应的措施，引导舆论走向。在意见领袖识别中，可以通过网络影响力分析找到那些更容易影响其他节点行为的节点，从而进行精准营销、舆情引导等应用。网络影响力分析的意义在于可以帮助我们更好地了解网络中的信息传播规律和公众行为模式，从而更好地进行信息传播和舆论引导。五、编程题```python#假设network是一个表示社交网络的邻接表，其中network[i]是一个列表，包含了节点i的所有好友节点network={0:[1,2],1:[0,3],2:[0,3],3:[1,2,4],4:[3]}#计算每个节点的度中心性degree_centrality={}fornodeinnetwork:degree_centrality[node]=len(network[node])#找出度中心性最高的节点max_degree_node=max(degree_centrality,key=degree_centrality.get)print("度中心性最高的节点是:",max_degree_node)print("度中心性:",degree_centrality[max_degree_node])```六、数据分析题由于缺少具体的数据集，无法给出具体的分析结果。一般的数据分析步骤如下：1.数据探索：首先对数据集进行探索，了解数据的结构和特征。可以计算数据的统计指标，如均值、方差等，并绘制数据的分布图，如直方图、散点图等。2.数据预处理：对数据进行预处理，包括数据清洗、数据填充、数据转换等步骤。数据清洗主要是处理数据中的缺失值、异常值等。数据填充主要是对缺失值进行填充。数据转换主要是将数据转换为适合分析的