2025年大学大数据管理与应用（大数据挖掘技术）试题及答案.doc

2025年大学大数据管理与应用（大数据挖掘技术）试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共30分）

答题要求：本卷共6题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。

1. 以下哪种算法不属于有监督学习算法？（ ）
A. 决策树
B. 支持向量机
C. 聚类算法
D. 朴素贝叶斯

2. 在数据挖掘中，数据预处理不包括以下哪个步骤？（ ）
A. 数据清洗
B. 数据集成
C. 数据挖掘算法选择
D. 数据转换

3. 关于关联规则挖掘，以下说法正确的是（ ）
A. 支持度越高的规则越有价值
B. 置信度越高的规则越有价值
C. 提升度小于1的规则有意义
D. 支持度和置信度都高的规则一定是强规则

4. 对于频繁项集挖掘，以下哪种数据结构常用于存储候选项集？（ ）
A. 哈希表
B. 链表
C. 树结构
D. 数组

5. 以下哪个不是数据挖掘中常用的评估指标？（ ）
A. 准确率
B. 召回率
C. F1值
D. 均方误差

6. 在分类算法中，以下哪种算法基于信息增益进行特征选择？（ ）
A. 决策树
B. 神经网络
C. K近邻算法
D. 支持向量机

第II卷（非选择题 共70分）

（总共3题，每题10分，答题要求）

7. 简述数据挖掘的主要任务，并举例说明每种任务在实际中的应用场景。

（总共2题，每题15分，答题要求）

8. 请详细阐述决策树算法的基本原理，并说明如何进行决策树的构建和剪枝。

（总共2题，每题20分，答题要求）

9. 材料：某电商平台收集了大量用户的购物数据，包括购买商品种类、购买时间、购买金额等。现在需要通过数据挖掘技术来分析用户的购买行为模式，以提高平台的销售策略。
问题：请设计一个基于关联规则挖掘的方案，说明如何从这些数据中挖掘出有价值的关联规则，并解释如何利用这些规则优化电商平台的销售策略。

10. 材料：有一个数据集包含多个特征和一个分类标签，需要构建一个分类模型来预测新数据的类别。
问题：请选择一种合适的分类算法，并详细说明该算法的训练过程以及如何评估模型的性能。

答案：
1. C
2. C
3. B
4. A
5. D
6. A