2025 年大学数据科学与大数据技术（大数据算法）试题及答案

2025年大学数据科学与大数据技术（大数据算法）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填在括号内）1.以下哪种算法不属于大数据算法中常用的聚类算法（）A.K-Means算法B.DBSCAN算法C.决策树算法D.层次聚类算法2.在MapReduce模型中，负责将输入数据进行分割并分发给多个计算节点进行处理的是（）A.Map任务B.Reduce任务C.Master节点D.Slave节点3.大数据算法中，用于处理数据倾斜问题的技术是（）A.数据抽样B.数据合并C.数据重分布D.数据压缩4.以下关于Hadoop分布式文件系统（HDFS）的描述，错误的是（）A.具有高容错性B.适合存储大文件C.数据存储在多个节点上D.读写效率比本地文件系统高5.哪种算法常用于大数据分类任务且基于概率统计理论（）A.支持向量机算法B.朴素贝叶斯算法C.神经网络算法D.关联规则算法6.大数据算法中，计算两个向量相似度的常用方法是（）A.欧氏距离B.曼哈顿距离C.余弦相似度D.以上都是7.以下哪个不是分布式计算框架（）A.SparkB.FlinkC.TensorFlowD.Storm8.在大数据算法中，用于挖掘频繁项集的经典算法是（）A.Apriori算法B.PageRank算法C.KNN算法D.Dijkstra算法9.大数据算法中，流数据处理的关键特性不包括（）A.快速处理速度B.无限数据规模C.一次性处理D.实时性10.哪种算法在大数据排序中具有较好的性能（）A.快速排序B.归并排序C.堆排序D.外部排序二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填在括号内，少选、多选均不得分）1.大数据算法中，常用的优化策略包括（）A.数据预处理B.算法并行化C.采用近似算法D.增加数据量2.以下属于机器学习中的监督学习算法且可用于大数据分类的有（）A.逻辑回归算法B.随机森林算法C.K-Means算法D.线性回归算法3.大数据算法中，数据可视化的作用有（）A.更直观地展示数据B.发现数据中的规律和异常C.帮助理解算法结果D.提高数据安全性4.分布式计算环境下，网络通信对大数据算法性能的影响体现在（）A.数据传输延迟B.带宽占用C.网络拥塞D.节点故障5.大数据算法中，数据存储方案的选择需要考虑的因素有（）A.数据量大小B.读写频率C.数据安全性D.数据类型三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打√或×）1.大数据算法只能处理海量数据，对于小规模数据无法发挥优势。（）2.所有的大数据算法都必须在分布式环境下运行。（）3.数据清洗是大数据算法中可有可无的步骤。（）4.聚类算法的结果是固定的，不依赖于初始聚类中心的选择。（）5.深度学习算法不属于大数据算法的范畴。（）6.大数据算法中，数据的时效性并不重要。（）7.分布式计算框架可以自动解决数据倾斜问题。（）8.关联规则算法挖掘出的规则一定具有实际应用价值。（）9.大数据算法的性能只与算法本身有关，与硬件环境无关。（）10.数据挖掘算法在大数据场景下与传统数据场景下的原理完全不同。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述K-Means算法的基本原理和步骤。2.在大数据算法中，如何评估分类算法的性能？请列举至少两种常用方法。3.简述分布式计算框架（如Spark）在大数据算法中的优势。五、综合题（总共2题，每题15分，请结合所学知识进行综合分析和解答）1.假设你要处理一个包含海量用户行为数据的数据集，目标是找出用户行为模式的聚类。请描述你会采用的大数据算法流程，并说明理由。2.现有一个电商平台的销售数据，包含商品ID、用户ID、购买时间、购买金额等信息。请设计一个大数据算法方案，用于挖掘出购买金额较高的用户群体的购买行为特征。答案：一、选择题1.C2.A3.C4.D5.B6.D7.C8.A9.C10.D二、多项选择题1.ABC2.AB3.ABC4.ABC5.ABCD三、判断题1.×2.×3.×4.×5.×6.×7.×8.×9.×10.×四、简答题1.K-Means算法基本原理是将数据集划分为K个聚类，通过计算数据点到聚类中心（均值）的距离来不断调整聚类中心，直到聚类结果稳定。步骤：首先随机初始化K个聚类中心；然后计算每个数据点到聚类中心的距离，将其分配到最近的聚类；接着重新计算每个聚类的中心；重复上述步骤直到满足停止条件。2.常用评估分类算法性能的方法有：准确率，即预测正确的样本数占总样本数的比例；召回率，指预测为正例且实际为正例的样本数占实际正例样本数的比例；F1值，是准确率和召回率的调和均值；混淆矩阵，直观展示分类算法在不同类别上的预测情况。3.Spark在大数据算法中的优势：具有高效的内存计算，能显著提升算法执行速度；支持多种数据处理模型，如批处理、流处理等；提供丰富的API，便于开发人员编写算法；具有良好的容错性和可扩展性，能适应大规模数据处理需求。五、综合题1.首先采用数据抽样技术对海量数据进行抽样，初步了解数据特征。然后选择K-Means算法进行聚类。理由是它原理简单易懂，计算效率较高，能快速将用户行为数据划分为不同聚类，便于后续分析用户行为模式。接着对聚类结果进行评估和可视化展示，进一步分析各聚类的特点。