2026年数据科学实践题大数据算法编程练习题目

2026年数据科学实践题大数据算法编程练习题目一、选择题（每题2分，共10题）1题：某电商平台需要根据用户历史购买记录进行商品推荐，以下哪种算法最适合用于该场景？A.决策树B.K近邻（KNN）C.协同过滤D.支持向量机2题：在处理大规模稀疏数据时，以下哪种矩阵分解方法效率最高？A.奇异值分解（SVD）B.非负矩阵分解（NMF）C.矩阵近似分解（MAD）D.矩阵补全算法（MCA）3题：某城市交通管理部门需要预测早晚高峰时段的拥堵情况，以下哪种时间序列预测模型最适合？A.ARIMAB.LSTMC.GBDTD.XGBoost4题：在分布式计算框架中，以下哪种技术最适合用于处理大规模图数据？A.MapReduceB.SparkGraphXC.HadoopMapReduceD.Flink5题：某金融机构需要检测信用卡欺诈行为，以下哪种异常检测算法最适合？A.K-meansB.LOFC.DBSCAND.IsolationForest二、填空题（每空1分，共5空）1题：在使用Spark处理大规模数据时，为了提高内存利用率，通常会采用_________和_________技术。2题：在自然语言处理中，_________是一种常用的文本特征提取方法，能够将文本转换为数值向量。3题：深度学习模型中，_________是一种常用的优化器，能够有效解决梯度消失问题。4题：在分布式数据库中，_________是一种常用的数据分区策略，能够提高查询效率。5题：在推荐系统中，_________是一种常用的冷启动解决方案，通过引入外部信息提高推荐效果。三、简答题（每题5分，共5题）1题：简述Hadoop生态系统中HDFS和YARN的核心功能及其作用。2题：解释在线学习与离线学习的区别，并举例说明在线学习在哪些场景中更适用。3题：如何解决大规模数据集中的过拟合问题？请列举至少三种方法。4题：描述图数据库与关系型数据库在处理图结构数据时的优缺点。5题：解释联邦学习的基本原理及其在隐私保护场景中的应用优势。四、编程题（每题15分，共2题）1题：背景：某电商公司需要根据用户购买历史数据，构建一个协同过滤推荐系统。数据格式如下：user_id|item_id|rating1|101|4.51|102|3.02|101|5.0...要求：1.使用Python和Pandas实现基于用户的协同过滤算法，计算用户相似度（余弦相似度）。2.根据相似度推荐每个用户最可能喜欢的商品（前3个）。2题：背景：某城市交通部门收集了过去一年的地铁出行数据，格式如下：date|station_id|ridership2022-01-01|1|150002022-01-02|1|16000...要求：1.使用SparkSQL和机器学习库（如MLlib），构建一个时间序列预测模型（如ARIMA或LSTM），预测未来一周的地铁出行量。2.展示预测结果并分析模型性能。答案与解析一、选择题答案与解析1题：C解析：协同过滤适用于推荐系统，通过用户历史行为预测偏好。决策树和KNN适用于分类和回归，支持向量机适用于小规模数据。2题：C解析：矩阵近似分解（MAD）适用于稀疏数据，而SVD和NMF在稀疏数据处理时效率较低。3题：B解析：LSTM适用于长时序预测，能够捕捉时间依赖性。ARIMA假设数据独立性，GBDT和XGBoost适用于结构化数据。4题：B解析：SparkGraphX专为图计算设计，支持分布式图算法。MapReduce和HadoopMapReduce适用于批处理，Flink适用于流处理。5题：D解析：IsolationForest适用于高维异常检测，适合欺诈检测。K-means和LOF适用于常规聚类，DBSCAN适用于密度聚类。二、填空题答案与解析1题：答案：内存管理、数据缓存解析：Spark通过内存管理和数据缓存技术提高效率，减少磁盘I/O。2题：答案：TF-IDF解析：TF-IDF（词频-逆文档频率）是常用文本特征提取方法。3题：答案：Adam解析：Adam优化器结合了动量法和自适应学习率，适合深度学习。4题：答案：分区（Partitioning）解析：数据分区可提高分布式查询效率。5题：答案：内容基推荐解析：内容基推荐通过引入商品属性提高冷启动效果。三、简答题答案与解析1题：答案：-HDFS：高容错分布式文件系统，用于存储大规模文件。-YARN：资源管理器，负责集群资源分配和任务调度。解析：HDFS将数据分块存储，YARN负责计算资源管理。2题：答案：-在线学习：模型持续更新，适用于数据流场景（如实时推荐）。-离线学习：使用静态数据训练，适用于批量分析。解析：在线学习适用于动态数据，离线学习适用于静态数据。3题：答案：1.正则化（如L1/L2）2.数据增强3.早停（EarlyStopping）解析：正则化防止过拟合，数据增强增加样本多样性，早停避免过拟合。4题：答案：-图数据库：优化图结构查询，适合社交网络分析。-关系型数据库：强一致性，适合事务处理，但图查询效率低。解析：图数据库适合图查询，关系型数据库适合结构化数据。5题：答案：联邦学习通过模型聚合避免数据共享，适用于隐私保护场景（如医疗数据）。解析：联邦学习在保护数据隐私的同时实现协同训练。四、编程题答案与解析1题：Python代码示例：pythonimportpandasaspdfromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similarity读取数据data=pd.read_csv('ratings.csv')user_item_matrix=data.pivot(index='user_id',columns='item_id',values='rating').fillna(0)计算余弦相似度user_similarity=cosine_similarity(user_item_matrix)user_similarity_df=pd.DataFrame(user_similarity,index=user_item_matrix.index,columns=user_item_matrix.index)推荐函数defrecommend(user_id,similarity_df,ratings_df,top_n=3):similar_users=similarity_df[user_id].sort_values(ascending=False)[1:]recommended_items=ratings_df.loc[similar_users.index].sum().sort_values(ascending=False).head(top_n)returnrecommended_items示例print(recommend(1,user_similarity_df,data))解析：1.构建用户-商品矩阵，填充缺失值。2.计算余弦相似度，获取相似用户。3.根据相似用户评分推荐商品。2题：Spark代码示例：pythonfrompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,meanfrompyspark.ml.regressionimportARIMA初始化Sparkspark=SparkSession.builder.appName("TimeSeriesForecast").getOrCreate()读取数据data=spark.read.csv('ridership.csv',header=True,inferSchema=True)data=data.withColumn("date",col("date").cast("date"))构建ARIMA模型model=ARIMA(inputCol="ridership",outputCol="forecast",maxIter=5)pipeline=Pipeline(stages=[model])fitModel=pipeline.fit(data)预测未来7天forecast=fitModel.transform(data)print(forecast.select("date","forecast").show())性能分析frompyspark.ml.evaluationimportRegressionEv