2025年大学信息与计算科学（信息处理技术）试题及答案.doc

2025年大学信息与计算科学（信息处理技术）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10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。

1. 以下哪种算法常用于数据加密？
A. 冒泡排序算法
B. 快速排序算法
C. RSA算法
D. 线性查找算法

2. 关于信息熵，以下说法正确的是？
A. 信息熵越大，信息越有序
B. 信息熵只与信息的数量有关
C. 信息熵衡量信息的不确定性
D. 信息熵与信息的载体无关

3. 数据挖掘中的关联规则挖掘主要用于发现？
A. 数据之间的因果关系
B. 数据的聚类结果
C. 频繁项集之间的关联
D. 数据的分类模型

4. 下列哪个不是信息处理技术中的常用编程语言？
A. Python
B. Java
C. C++
D. SQL

5. 对于图像信息处理，以下哪种技术可用于图像增强？
A. 霍夫曼编码
B. 直方图均衡化
C. 贝叶斯分类
D. 奇异值分解

6. 在数据库管理中，事务的特性不包括？
A. 原子性
B. 一致性
C. 共享性
D. 持久性

7. 信息检索系统中，常用的检索模型不包括？
A. 布尔模型
B. 向量空间模型
C. 概率模型
D. 遗传算法模型

8. 以下哪种技术可用于自然语言处理中的词法分析？
A. 隐马尔可夫模型
B. 支持向量机
C. 正则表达式
D. 决策树

9. 数据压缩技术中，无损压缩的典型算法是？
A. JPEG算法
B. MP3算法
C. LZ77算法
D. 小波变换算法

10. 关于云计算，以下说法错误的是？
A. 云计算提供了强大的计算能力
B. 云计算可实现资源的按需分配
C. 云计算只适用于大型企业
D. 云计算包括基础设施即服务等模式

第II卷（非选择题 共70分）

二、填空题（共10分）
答题要求：本大题共5小题，每小题2分。请将正确答案填写在相应的横线上。

11. 信息处理技术的核心任务是对信息进行采集、存储、____、传输和应用。

12. 机器学习中的监督学习包括分类和____两种任务。

13. 在数据库设计中，E-R模型用于描述____。

14. 语音识别技术主要包括特征提取、模式匹配和____三个阶段。

15. 大数据的特点可概括为Volume、Velocity、Variety、____和Value。

三、简答题（共20分）
答题要求：简要回答以下问题，每题5分。

16. 简述数据挖掘的主要步骤。

17. 什么是信息安全中的对称加密和非对称加密？

18. 说明自然语言处理中的句法分析的作用。

19. 简述数据库索引的作用。

四、综合分析题（共20分）
材料：在一个电商平台中，积累了大量用户的购买行为数据，包括购买时间、购买商品种类、购买金额等。现在需要对这些数据进行分析，以了解用户的购买习惯和偏好，为精准营销提供支持。

答题要求：根据上述材料，回答以下问题，每题10分。

20. 如果要分析用户购买商品种类的分布情况，可以采用哪些数据分析方法？请简要说明。

21. 如何通过这些数据预测用户未来可能购买的商品？请阐述思路。

五、算法设计题（共20分）
材料：假设有一组整数数组，要求设计一个算法将数组中的奇数和偶数分别放在两个不同的数组中。

答题要求：请描述该算法的设计思路，并使用一种编程语言实现该算法。（编程语言不限）

答案：
1. C
答案：2. C
答案：3. C
答案：4. D
答案：5. B
答案：6. C
答案：7. D
答案：8. C
答案：9. C
答案：10. C
答案：11. 处理
答案：12. 回归
答案：13. 实体之间的关系
答案：14. 模型训练
答案：15. Veracity
答案：16. 数据挖掘主要步骤包括：数据清理，去除噪声和不一致数据；数据集成，将多个数据源的数据整合；数据选择选取相关数据；数据变换，进行数据标准化等；数据挖掘，运用各种算法挖掘知识；模式评估，评估挖掘出的模式；知识表示，将模式以合适形式呈现。
答案：17. 对称加密是加密和解密使用相同密钥的加密方式，如DES算法。非对称加密使用一对密钥，一个公开，一个私有，加密和解密使用不同密钥，如RSA算法。
答案：18. 句法分析用于分析句子的语法结构，确定词与词之间的句法关系，如主谓宾等。有助于理解句子语义，提高自然语言处理系统对语言的理解和处理能力，在机器翻译、问答系统等中有重要作用。
答案：19. 数据库索引可以提高数据查询速度。通过建立索引，数据库可以快速定位到符合条件的数据记录，避免全表扫描，从而大大减少查询时间。索引还可以加速表与表之间的连接操作。
答案：20. 可以采用统计分析方法，统计每种商品的购买次数，计算其占总购买次数的比例，得到商品种类的分布情况。也可以使用数据可视化工具，如柱状图展示不同商品种类的购买数量对比。
答案：21. 可以构建用户购买行为模型，例如基于关联规则挖掘用户购买商品之间的关联关系。利用机器学习算法，如决策树、神经网络等，根据历史购买数据进行训练，得到预测模型。通过分析用户当前行为和历史行为模式，输入模型预测未来可能购买的商品。
答案：算法设计思路：遍历数组，判断每个元素是奇数还是偶数，将奇数放入一个新数组，偶数放入另一个新数组。

示例Python实现：
```python
def separate_odd_even(arr):
odd_arr = []
even_arr = []
for num in arr:
if num % 2 == 0:
even_arr.append(num)
else:
odd_arr.append(num)
return odd_arr, even_arr
```