裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁西安交通大學城市學院《大型分布式應用》

2023-2024學年第二學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、假設要對一個大型數據集進行異常檢測，并且數據具有多種特征，以下哪種方法可能更適用？（）A.基于距離的異常檢測B.基于密度的異常檢測C.基于聚類的異常檢測D.以上都是2、在大數據存儲中，當需要處理結構化、半結構化和非結構化數據的混合時，以下哪種數據庫類型更具優勢？（）A.關系型數據庫B.文檔型數據庫C.圖數據庫D.列式數據庫3、在處理大規模數據時，分布式計算框架發揮著重要作用。以下關于Hadoop生態系統中的MapReduce框架和Spark框架的比較，哪一項是錯誤的？（）A.MapReduce處理數據的速度通常比Spark慢B.Spark比MapReduce更適合進行迭代計算C.MapReduce的容錯性比Spark更強D.Spark能夠在內存中緩存數據，而MapReduce通常需要頻繁讀寫磁盤4、在大數據存儲方面，NoSQL數據庫與傳統的關系型數據庫相比，具有一些獨特的優勢。以下哪項不是NoSQL數據庫的主要特點？（）A.支持復雜的關聯查詢B.靈活的數據模型C.良好的可擴展性D.高并發讀寫性能5、在大數據的聚類評估中，有多種指標可以用來衡量聚類結果的質量。假設我們對一個數據集進行了聚類，以下哪個指標不適合評估聚類的緊湊性？（）A.輪廓系數B.Calinski-Harabasz指數C.Davies-Bouldin指數D.準確率6、當處理大數據中的關系型數據時，需要選擇合適的數據庫管理系統。假設一個大型企業的人力資源系統，存儲了員工的各種信息和關系。以下哪種數據庫最適合處理這種復雜的關系型數據？（）A.PostgreSQLB.MySQLC.OracleD.SQLServer7、大數據的分析常常需要處理高維度的數據。假設一個數據集包含了數百個特征，這給分析帶來了很大的挑戰。以下哪種方法最能有效地降低數據的維度，同時保留重要的信息？（）A.特征選擇B.特征提取C.主成分分析D.以上方法都可以8、在大數據處理中，數據緩存技術可以提高數據訪問效率。以下關于數據緩存策略的描述，哪一項是不正確的？（）A.基于訪問頻率的緩存策略將頻繁訪問的數據保留在緩存中B.基于數據大小的緩存策略優先緩存較大的數據C.基于時間的緩存策略會定期清除過期的數據D.自適應緩存策略能夠根據系統的運行情況動態調整緩存內容9、在大數據應用中，推薦系統是常見的一種應用。假設一個在線視頻平臺需要為用戶推薦個性化的視頻內容。以下哪種技術或方法通常用于構建推薦系統？（）A.協同過濾B.分類算法C.回歸分析D.決策樹10、假設要對大量的視頻數據進行分析，例如行為識別，以下哪種技術或框架可能會被使用？（）A.計算機視覺技術B.深度學習框架C.視頻處理庫D.以上都是11、大數據在交通領域有廣泛的應用，以下關于大數據在交通領域的應用描述中，錯誤的是（）。A.大數據可以用于交通流量監測和預測，提高交通管理的效率和準確性B.大數據可以用于智能交通系統的建設和優化，提高交通運輸的安全性和便捷性C.大數據可以用于交通規劃和決策支持，提高城市交通的可持續性和發展水平D.大數據在交通領域的應用只局限于城市交通，不能應用于高速公路和鐵路等交通領域12、在構建大數據處理系統時，考慮到系統的可擴展性和容錯性，以下哪種分布式計算框架通常是首選？（）A.MapReduceB.MPIC.StormD.TensorFlow13、在處理海量文本數據時，自然語言處理技術常常被應用。以下關于詞袋模型和詞嵌入模型的比較，哪一項是不正確的？（）A.詞袋模型忽略了詞序信息，詞嵌入模型能夠捕捉詞之間的語義關系B.詞嵌入模型的維度通常比詞袋模型低C.詞袋模型計算簡單，詞嵌入模型訓練相對復雜D.詞袋模型在處理短文本時效果較好，詞嵌入模型更適合長文本14、在利用大數據進行市場預測時，以下哪種方法可以考慮多個因素之間的相互關系？（）A.簡單線性回歸B.多元線性回歸C.邏輯回歸D.時間序列分析15、在大數據分析中，關聯規則挖掘常用于發現數據中的相關性。以下關于關聯規則挖掘的描述，哪一項是錯誤的？（）A.關聯規則挖掘可以幫助商家發現哪些商品經常被一起購買B.關聯規則的支持度和置信度是衡量其重要性的兩個關鍵指標C.關聯規則挖掘的結果總是準確無誤的，無需進一步驗證D.可以通過調整支持度和置信度的閾值來獲得更有意義的關聯規則二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）簡述大數據在保險行業的風險評估作用。2、（本題5分）解釋大數據如何優化娛樂產業。3、（本題5分）簡述大數據在醫療健康大數據平臺建設中的關鍵技術。4、（本題5分）大數據如何助力慈善事業的發展？三、編程題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）給定一個包含電商用戶行為數據的數據集（如搜索記錄、收藏記錄等），使用推薦系統算法，為用戶生成個性化的商品推薦。2、（本題5分）利用Spark框架，讀取一個包含用戶瀏覽網頁時間的數據集，計算每個用戶在不同時間段（如上午、下午、晚上）的平均瀏覽時間。3、（本題5分）運用Java語言和Hive數據倉庫，編寫一個查詢語句，對一個包含數十億行銷售數據的表進行分析。要求計算不同產品在不同地區的銷售額和利潤，并找出最暢銷的產品和地區。4、（本題5分）基于Storm，實現一個實時的交通流量數據處理程序，計算每個路口在不同時間段的車流量和擁堵指數。5、（本題5分）使用Python的TensorFlow庫，對一個大規模的圖像分割數據集進行深度學習訓練，實現精確的圖像分割。四、綜合分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）給定一組社交媒體數據，包括用戶發布的文本、圖