中国联通机器学习工程师岗位竞聘答辩题库含答案

2026年中国联通机器学习工程师岗位竞聘答辩题库含答案一、单选题（共5题，每题2分）1.题目：在中国联通的业务场景中，以下哪种机器学习模型最适合用于预测用户流量使用趋势？A.决策树模型B.神经网络模型C.支持向量机模型D.线性回归模型答案：D解析：流量使用趋势预测属于连续值预测问题，线性回归模型在处理此类问题时效率较高且易于解释，适合电信行业用户行为分析场景。2.题目：中国联通在网络优化中常使用聚类算法进行基站分组，以下哪种算法在处理高维稀疏数据时表现最佳？A.K-MeansB.DBSCANC.层次聚类D.谱聚类答案：B解析：DBSCAN对噪声数据鲁棒，无需预设聚类数量，适用于基站位置数据这类高维稀疏场景，符合联通网络优化的需求。3.题目：在联通5G网络质量评估中，以下哪种指标最能反映用户体验？A.准确率B.召回率C.F1分数D.平均吞吐量答案：D解析：5G网络质量的核心指标是用户感知的吞吐量，平均吞吐量直接关联网络性能，适合联通业务场景。4.题目：中国联通客服系统常用哪些技术进行智能话术生成？A.强化学习B.生成对抗网络（GAN）C.深度信念网络D.逻辑回归答案：B解析：GAN能生成自然语言文本，适合客服话术优化，符合联通智能客服需求。5.题目：在联通大数据平台中，以下哪种技术最适合处理时序数据？A.图神经网络B.LSTMC.随机森林D.朴素贝叶斯答案：B解析：LSTM擅长处理时序依赖关系，适用于联通用户行为时序分析场景。二、多选题（共4题，每题3分）1.题目：中国联通在5G网络切片管理中，以下哪些技术有助于提升资源利用率？A.机器学习B.软件定义网络（SDN）C.边缘计算D.增量学习答案：A、B、C解析：机器学习可优化切片分配，SDN实现动态资源调度，边缘计算降低时延，均有助于联通5G切片管理。2.题目：在联通用户流失预测中，以下哪些特征可能影响模型效果？A.使用时长B.流量消耗C.客服投诉次数D.竞争对手价格答案：A、B、C、D解析：用户流失受多因素影响，联通需综合分析这些特征以提高预测准确率。3.题目：中国联通在智能运维（AIOps）中应用哪些机器学习技术？A.异常检测B.预测性维护C.自然语言处理D.强化学习答案：A、B、D解析：异常检测、预测性维护和强化学习是AIOps核心技术，符合联通运维需求。4.题目：在联通智慧城市项目中，以下哪些场景适合使用强化学习？A.交通信号优化B.能耗管理C.客户服务机器人D.网络资源分配答案：A、B、D解析：强化学习适合动态决策问题，如交通信号、能耗和资源分配，但客户服务机器人更适合监督学习。三、简答题（共5题，每题4分）1.题目：简述中国联通在用户画像构建中如何利用机器学习技术。答案：-收集多源数据（通话、流量、套餐等）；-应用聚类算法（如K-Means）分群；-结合分类模型（如随机森林）标注用户标签；-通过特征工程优化维度，提升画像精准度。2.题目：解释5G网络中，机器学习如何帮助提升网络切片的QoS（服务质量）？答案：-通过预测性维护减少故障；-动态调整切片带宽和优先级；-结合用户行为数据优化资源分配；-实时监控并自动调整网络参数。3.题目：描述中国联通客服系统如何利用自然语言处理（NLP）技术提升交互体验。答案：-情感分析识别用户情绪；-实体识别提取关键信息；-生成式对话系统提供智能回复；-语音识别支持多模态交互。4.题目：说明在联通大数据平台中，特征工程如何影响机器学习模型效果。答案：-通过降维（PCA）处理高维数据；-对稀疏数据（如基站日志）进行加权；-处理时序数据（如滑动窗口聚合）；-统一特征尺度（标准化/归一化）。5.题目：阐述中国联通如何利用机器学习技术进行欺诈检测。答案：-监督学习模型（如XGBoost）识别异常交易；-无监督学习（如IsolationForest）检测未知欺诈；-结合用户行为模式建立规则库；-实时评分系统拦截高风险操作。四、论述题（共2题，每题6分）1.题目：结合中国联通业务场景，论述机器学习在智慧城市项目中的价值与挑战。答案：价值：-网络优化：通过用户流量预测动态调整基站参数；-智能交通：强化学习优化信号灯配时，缓解拥堵；-能耗管理：预测性维护降低基站功耗。挑战：-数据孤岛问题需跨部门协同；-模型可解释性不足影响监管；-算法更新需与5G网络迭代匹配。2.题目：分析中国联通在用户流失预测中，如何平衡模型精度与业务落地效率。答案：-精度提升：采用集成学习（如Stacking）融合多模型；-特征筛选：聚焦高相关特征（如套餐类型、离网前行为）；-业务适配：输出可解释的决策树模型，便于客服调整策略；-成本控制：选择轻量级算法（如LightGBM）降低训练资源消耗。五、编程题（共2题，每题6分）1.题目：假设中国联通提供基站位置（经纬度）和信号强度数据，请用Python实现K-Means聚类，并绘制基站分组热力图。答案：pythonimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfrommpl_toolkits.basemapimportBasemap模拟数据：经度、纬度data=np.random.rand(100,2)[180,90]#全球范围kmeans=KMeans(n_clusters=5).fit(data)labels=kmeans.labels_plt.figure(figsize=(10,6))m=Basemap(projection='mill',llcrnrlat=-60,urcrnrlat=80,llcrnrlon=-180,urcrnrlon=180,resolution='c')m.drawcoastlines()x,y=m(data[:,0],data[:,1])sc=m.scatter(x,y,c=labels,cmap='viridis',marker='o')plt.colorbar(sc,label='ClusterID')plt.title('基站聚类热力图')plt.show()2.题目：给定联通用户通话时长数据，请用Python实现线性回归模型，预测平均通话时长（注意处理缺失值）。pythonimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.imputeimportSimpleImputer模拟数据：年龄、通话时长df=pd.DataFrame({'age':np.random.randint(18,60,100),'duration':np.random.normal(300,50,100)})df.loc[5:10,'duration']=np.nan#模拟缺失值imputer=SimpleImputer(strategy='mean')df['duration']=imputer.fit_transform(df[['du