2026年中国联通机器学习工程师岗位技能认证考试大纲含答案

2026年中国联通机器学习工程师岗位技能认证考试大纲含答案一、单选题（共20题，每题1分）1.在中国联通的5G网络优化中，以下哪种机器学习模型最适合用于预测信号强度？（）A.决策树B.神经网络C.支持向量机D.K近邻答案：B解析：5G网络优化涉及复杂的空间和时间依赖性，神经网络（尤其是深度学习模型）能够捕捉多维度特征，更适合预测信号强度。2.中国联通客户流失预测中，通常采用哪种评估指标来衡量模型的业务效果？（）A.F1分数B.AUCC.MAED.RMSE答案：B解析：客户流失是分类问题，AUC（ROC曲线下面积）能综合评估模型的召回率和精确率，更适合业务场景。3.在处理中国联通大规模用户行为数据时，以下哪种技术最能有效降低数据维度？（）A.PCAB.LDAC.t-SNED.K-Means答案：A解析：PCA（主成分分析）适用于高维数据降维，保留主要特征，适合联通用户行为分析。4.中国联通智慧城市项目中，用于检测异常交通流量的算法通常是？（）A.聚类算法B.聚类算法C.回归算法D.异常检测算法答案：D解析：异常检测算法能识别偏离正常模式的交通流量，适合智慧城市监控。5.在中国联通的语音识别系统中，哪种模型通常用于实时转写？（）A.LSTMB.CNNC.GBDTD.朴素贝叶斯答案：A解析：LSTM（长短期记忆网络）能处理时序数据，适合语音实时转写。6.中国联通边缘计算场景下，以下哪种算法适合轻量级部署？（）A.深度神经网络B.集成学习C.决策树D.神经网络答案：C解析：决策树计算复杂度低，适合边缘设备资源受限场景。7.在中国联通的电力负荷预测中，以下哪种方法能较好处理时间序列数据？（）A.线性回归B.ARIMAC.逻辑回归D.朴素贝叶斯答案：B解析：ARIMA（自回归积分滑动平均模型）专门用于时间序列预测，适合电力负荷分析。8.中国联通客服系统中的意图识别任务，通常采用哪种模型？（）A.逻辑回归B.语义嵌入C.K近邻D.决策树答案：B解析：语义嵌入（如BERT）能理解自然语言意图，适合客服场景。9.在中国联通的欺诈检测中，以下哪种技术能有效处理不平衡数据？（）A.过采样B.欠采样C.SMOTED.ADASYN答案：C解析：SMOTE（合成少数过采样技术）通过生成合成样本平衡数据，适合欺诈检测中的小样本问题。10.中国联通的图像识别项目中，哪种网络结构最适合手机端部署？（）A.VGGB.ResNetC.MobileNetD.Inception答案：C解析：MobileNet轻量级设计，适合资源受限的移动端应用。11.在中国联通的文本分类中，以下哪种模型能较好处理多标签问题？（）A.逻辑回归B.多标签分类器C.朴素贝叶斯D.K-Means答案：B解析：多标签分类器（如二分图）能处理文本的多标签场景。12.中国联通的推荐系统中，以下哪种算法能实现冷启动推荐？（）A.协同过滤B.基于内容的推荐C.矩阵分解D.深度学习推荐答案：B解析：基于内容的推荐不依赖用户历史数据，适合冷启动场景。13.在中国联通的设备故障预测中，以下哪种模型最适合处理长尾分布？（）A.逻辑回归B.GBDTC.LSTMD.生存分析答案：D解析：生存分析能处理事件时间数据，适合设备故障预测。14.中国联通的语音情感识别中，以下哪种网络结构最常用？（）A.CNNB.RNNC.语义嵌入D.逻辑回归答案：B解析：RNN（循环神经网络）能处理语音时序信息，适合情感识别。15.在中国联通的营销活动中，以下哪种模型最适合进行用户分群？（）A.决策树B.聚类算法C.回归算法D.神经网络答案：B解析：聚类算法（如K-Means）能无监督分群，适合用户分群。16.中国联通的5G网络切片管理中，以下哪种技术能优化资源分配？（）A.强化学习B.遗传算法C.朴素贝叶斯D.决策树答案：A解析：强化学习能动态优化资源分配，适合5G网络切片。17.在中国联通的智能客服中，以下哪种技术能提升对话连贯性？（）A.语义嵌入B.强化学习C.逻辑回归D.决策树答案：A解析：语义嵌入能理解上下文，提升对话连贯性。18.中国联通的边缘AI场景下，以下哪种算法适合低功耗部署？（）A.深度神经网络B.轻量级CNNC.GBDTD.朴素贝叶斯答案：B解析：轻量级CNN（如MobileNet）计算量小，适合边缘设备。19.在中国联通的网络安全检测中，以下哪种模型能较好处理未知威胁？（）A.逻辑回归B.异常检测算法C.朴素贝叶斯D.决策树答案：B解析：异常检测算法能识别偏离正常模式的攻击，适合未知威胁检测。20.中国联通的智能运维中，以下哪种技术能实现故障自愈？（）A.强化学习B.生成对抗网络C.逻辑回归D.决策树答案：A解析：强化学习能动态调整策略实现故障自愈。二、多选题（共10题，每题2分）1.中国联通的5G网络优化中，以下哪些因素会影响信号强度预测？（）A.基站位置B.用户密度C.天气状况D.设备类型答案：ABC解析：信号强度受基站位置、用户密度和天气影响，设备类型影响较小。2.在中国联通的欺诈检测中，以下哪些技术能提高模型鲁棒性？（）A.数据增强B.集成学习C.特征工程D.损失函数优化答案：ABCD解析：数据增强、集成学习、特征工程和损失函数优化均能提升模型鲁棒性。3.中国联通的智慧城市项目中，以下哪些算法可用于交通流量预测？（）A.LSTMB.ARIMAC.GBDTD.K-Means答案：AB解析：LSTM和ARIMA适合时间序列预测，GBDT和K-Means不适用。4.在中国联通的语音识别系统中，以下哪些技术能提高识别准确率？（）A.语音增强B.语义嵌入C.模型蒸馏D.数据清洗答案：ABCD解析：语音增强、语义嵌入、模型蒸馏和数据清洗均能提升识别效果。5.中国联通的边缘计算场景下，以下哪些算法适合轻量级部署？（）A.决策树B.MobileNetC.神经网络D.GBDT答案：AB解析：决策树和MobileNet计算量小，适合边缘设备。6.在中国联通的电力负荷预测中，以下哪些因素会影响预测精度？（）A.历史负荷数据B.天气状况C.节假日因素D.设备故障答案：ABCD解析：负荷预测受多因素影响，包括历史数据、天气、节假日和设备故障。7.中国联通的智能客服中，以下哪些技术能提升用户体验？（）A.语义嵌入B.强化学习C.多轮对话D.情感识别答案：ABCD解析：语义嵌入、强化学习、多轮对话和情感识别均能提升用户体验。8.在中国联通的图像识别项目中，以下哪些技术能提高模型泛化能力？（）A.数据增强B.正则化C.迁移学习D.特征工程答案：ABCD解析：数据增强、正则化、迁移学习和特征工程均能提升泛化能力。9.中国联通的推荐系统中，以下哪些算法能实现个性化推荐？（）A.协同过滤B.基于内容的推荐C.深度学习推荐D.强化学习答案：ABC解析：协同过滤、基于内容的推荐和深度学习推荐适合个性化推荐，强化学习不直接用于推荐。10.在中国联通的设备故障预测中，以下哪些技术能提高预测精度？（）A.传感器数据融合B.生存分析C.集成学习D.数据清洗答案：ABCD解析：传感器数据融合、生存分析、集成学习和数据清洗均能提升预测精度。三、判断题（共10题，每题1分）1.中国联通的5G网络优化中，信号强度预测不需要考虑用户密度。（×）2.客户流失预测中，AUC指标越高，模型效果越好。（√）3.PCA（主成分分析）能处理高维数据降维，但会损失信息。（√）4.中国联通的语音识别系统中，LSTM（长短期记忆网络）适合实时转写。（√）5.边缘计算场景下，决策树算法适合资源受限的设备。（√）6.中国联通的电力负荷预测中，ARIMA模型不需要考虑节假日因素。（×）7.语义嵌入（如BERT）能理解自然语言意图，适合客服场景。（√）8.欺诈检测中，SMOTE技术能有效处理不平衡数据。（√）9.中国联通的图像识别项目中，MobileNet适合手机端部署。（√）10.设备故障预测中，生存分析能处理事件时间数据。（√）四、简答题（共5题，每题4分）1.简述中国联通5G网络优化中，信号强度预测的主要挑战及解决方案。答案：-挑战：5G网络涉及高频段、大规模设备，信号强度受多因素影响（如基站位置、用户密度、天气），数据动态变化快。-解决方案：采用深度学习模型（如神经网络）捕捉时空依赖性，结合传感器数据和用户反馈进行实时优化。2.解释中国联通客户流失预测中，如何处理数据不平衡问题。答案：-采用过采样技术（如SMOTE）生成合成样本；欠采样技术减少多数类样本；集成学习方法（如XGBoost）调整权重；加入业务规则（如用户价值分层）。3.描述中国联通的智能客服中，如何提升对话连贯性。答案：-使用语义嵌入（如BERT）理解上下文；采用多轮对话管理技术；结合强化学习动态调整策略；引入知识图谱增强逻辑性。4.说明中国联通的边缘计算场景下，如何选择合适的机器学习算法。答案：-优先选择轻量级算法（如MobileNet、决策树）；结合设备算力限制（如ARM架构优化）；采用模型压缩技术（如剪枝）；支持在线更新（如联邦学习）。5.分析中国联通的设备故障预测中，如何利用传感器数据进行预测。答案：-融合多源传感器数据（如振动、温度、电流）；采用时间序列分析（如LSTM）；结合异常检测算法识别故障模式；利用生存分析预测剩余寿命。五、编程题（共5题，每题10分）1.题目：中国联通的5G网络优化中，给定一个包含基站位置、用户密度和信号强度的数据集，请用Python实现一个简单的线性回归模型预测信号强度，并计算R²分数。答案：pythonimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.metricsimportr2_score示例数据data=pd.DataFrame({'基站位置':[1,2,3,4,5],'用户密度':[100,200,150,300,250],'信号强度':[80,70,75,60,65]})X=data[['基站位置','用户密度']]y=data['信号强度']model=LinearRegression()model.fit(X,y)y_pred=model.predict(X)r2=r2_score(y,y_pred)print(f"R²分数:{r2:.2f}")2.题目：中国联通的欺诈检测中，给定一个包含交易金额、交易时间、设备类型等特征的数据集，请用Python实现一个随机森林分类器，并计算AUC分数。答案：pythonimportpandasaspdfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierfromsklearn.metricsimportroc_auc_score示例数据data=pd.DataFrame({'交易金额':[100,200,150,300,250],'交易时间':[1,2,3,4,5],'设备类型':[0,1,0,1,0],'是否欺诈':[0,1,0,1,0]})X=data[['交易金额','交易时间','设备类型']]y=data['是否欺诈']model=RandomForestClassifier()model.fit(X,y)y_pred=model.predict_proba(X)[:,1]auc=roc_auc_score(y,y_pred)print(f"AUC分数:{auc:.2f}")3.题目：中国联通的智能客服中，给定一个包含用户输入文本的数据集，请用Python实现一个基于BERT的文本分类模型，预测用户意图（如查询、投诉、咨询）。答案：pythonimportpandasaspdfromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorch.nn.functionalimportsoftmaximporttorch示例数据data=pd.DataFrame({'文本':["查询流量套餐","投诉网络延迟","咨询缴费方式"],'意图':[0,1,2]})tokenizer=BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')model=BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-chinese',num_labels=3)defpredict(text):inputs=tokenizer(text,return_tensors='pt')outputs=model(inputs)logits=outputs.logitsprobs=softmax(logits,dim=-1)returnprobs.argmax().item()fortextindata['文本']:intent=predict(text)print(f"文本:{text},意图:{intent}")4.题目：中国联通的推荐系统中，给定一个包含用户ID、商品ID和评分的数据集，请用Python实现一个基于协同过滤的推荐算法，为用户推荐Top3商品。答案：pythonimportpandasaspdfromsurpriseimportDataset,Reader,SVDfromsurprise.model_selectionimporttrain_test_splitfromsurpriseimportaccuracy示例数据data=pd.DataFrame({'用户ID':[1,2,3,4,5],'商品ID':[101,102,103,104,105],'评分':[5,4,3,5,2]})reader=Reader(rating_scale=(1,5))dataset=Dataset.load_from_df(data[['用户ID','商品ID','评分']],reader)trainset,testset=train_test_split(dataset,test_size=0.25)model=SVD()model.fit(trainset)test_pred=model.test(testset)print("准确率:",accuracy.rmse(test_pred))为用户1推荐Top3商品user_id=1items=set(data['商品ID'])predictions=[model.predict(user_id,item_id)foritem_idinitems]top_3=sorted(predictions,key=lambdax:x.est,reverse=True)[:3]print(f"用户{user_id}的Top3推荐商品:",[pred.iidforpredintop_3])5.题目：中国联通的设备故障预测中，给定一个包含传感器数据的时间序列，请用Python实现一个LSTM模型，预测设备剩余寿命。答案：pythonimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportLSTM,Dense示例数据data=pd.DataFrame({'时间':pd.date_range(start='2023-01-01',periods=100),'传