2025年大學(xué)技術(shù)偵查學(xué)專業(yè)題庫(kù)——社交媒體數(shù)據(jù)挖掘算法研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分。請(qǐng)將正確選項(xiàng)字母填在題干后的括號(hào)內(nèi)）1.以下哪項(xiàng)不屬于社交媒體數(shù)據(jù)的典型類型？（）A.用戶關(guān)系網(wǎng)絡(luò)B.發(fā)布的文本、圖片、視頻C.用戶地理位置信息D.傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)化客戶信息2.在進(jìn)行社交媒體文本數(shù)據(jù)挖掘前，通常需要對(duì)文本進(jìn)行分詞和去除停用詞，其主要目的是？（）A.提高數(shù)據(jù)存儲(chǔ)效率B.減少數(shù)據(jù)量，提取核心語(yǔ)義信息C.增強(qiáng)算法的計(jì)算速度D.使數(shù)據(jù)符合數(shù)據(jù)庫(kù)格式要求3.K-Means聚類算法在應(yīng)用中最主要的挑戰(zhàn)之一是？（）A.對(duì)噪聲數(shù)據(jù)敏感B.需要預(yù)先指定聚類數(shù)量KC.計(jì)算復(fù)雜度較高D.僅適用于數(shù)值型數(shù)據(jù)4.以下哪種算法通常用于分析社交網(wǎng)絡(luò)中用戶之間的連接關(guān)系，以識(shí)別關(guān)鍵影響力節(jié)點(diǎn)？（）A.AprioriB.PageRankC.K-MeansD.SVM5.從社交媒體用戶發(fā)布的海量、非結(jié)構(gòu)化文本中自動(dòng)識(shí)別出“人名”、“地名”、“組織名”等實(shí)體，屬于哪種文本挖掘任務(wù)？（）A.主題模型B.命名實(shí)體識(shí)別C.情感分析D.文本分類6.如果技術(shù)偵查人員希望識(shí)別社交網(wǎng)絡(luò)上頻繁互動(dòng)的特定用戶群體，以探究其內(nèi)部聯(lián)系，最適合使用的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法是？（）A.K-MeansB.AprioriC.PageRankD.LDA7.邏輯回歸模型在社交媒體數(shù)據(jù)挖掘中，最常被用于哪種任務(wù)？（）A.數(shù)據(jù)聚類B.尋找數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則C.對(duì)樣本進(jìn)行二分類或多分類預(yù)測(cè)（如判斷賬號(hào)是否為虛假賬號(hào)）D.生成文本的主題分布8.在技術(shù)偵查應(yīng)用社交媒體數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)時(shí)，最核心的倫理和法律挑戰(zhàn)通常涉及？（）A.算法計(jì)算效率低下B.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成本過高C.用戶隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)獲取的合法性D.聚類結(jié)果不夠精確9.深度學(xué)習(xí)模型，如BERT，在社交媒體數(shù)據(jù)分析中相比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的主要優(yōu)勢(shì)在于？（）A.對(duì)小規(guī)模數(shù)據(jù)集表現(xiàn)更穩(wěn)定B.能自動(dòng)學(xué)習(xí)更高級(jí)別的語(yǔ)義表示C.計(jì)算過程更簡(jiǎn)單直觀D.更容易解釋其內(nèi)部決策過程10.當(dāng)需要分析社交網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征，并評(píng)估某個(gè)節(jié)點(diǎn)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的中心性或影響力時(shí)，常用的衡量指標(biāo)是？（）A.熵值B.相關(guān)系數(shù)C.聯(lián)合概率D.普羅布問題（BetweennessCentrality）二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共30分。請(qǐng)將答案寫在題干后的橫線上或指定位置）1.簡(jiǎn)述在社交媒體數(shù)據(jù)挖掘流程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理階段主要包括哪些步驟，并說(shuō)明去除噪聲數(shù)據(jù)（如無(wú)關(guān)鏈接、重復(fù)信息）的重要性。2.請(qǐng)簡(jiǎn)述監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)在社交媒體數(shù)據(jù)挖掘中的基本概念和主要區(qū)別。3.解釋什么是社交網(wǎng)絡(luò)分析，并列舉至少三個(gè)在技術(shù)偵查中可以利用社交網(wǎng)絡(luò)分析獲取的有價(jià)值的信息。4.描述文本情感分析在社交媒體數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用場(chǎng)景，并簡(jiǎn)述其面臨的主要挑戰(zhàn)。5.什么是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘？請(qǐng)解釋關(guān)聯(lián)規(guī)則中的三個(gè)重要指標(biāo)：支持度、置信度和提升度。6.在將社交媒體數(shù)據(jù)挖掘算法應(yīng)用于技術(shù)偵查實(shí)踐時(shí)，必須考慮的主要法律和倫理問題有哪些？三、論述題（每題10分，共40分。請(qǐng)結(jié)合所學(xué)知識(shí)，圍繞以下主題展開論述）1.論述如何選擇合適的聚類算法對(duì)社交媒體用戶進(jìn)行分群，并說(shuō)明這些用戶群在技術(shù)偵查中可能具有的不同價(jià)值和關(guān)注點(diǎn)。2.詳細(xì)闡述一種或多種社交媒體數(shù)據(jù)挖掘算法（如分類、鏈接分析等）在識(shí)別和追蹤網(wǎng)絡(luò)犯罪活動(dòng)中的應(yīng)用過程，并分析其有效性和潛在局限性。3.結(jié)合具體案例或場(chǎng)景，論述社交媒體數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在預(yù)防性偵查或風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面可能發(fā)揮的作用，以及如何平衡技術(shù)應(yīng)用與公民隱私權(quán)保護(hù)。4.展望未來(lái)，你認(rèn)為人工智能技術(shù)（特別是深度學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等）將如何進(jìn)一步推動(dòng)社交媒體數(shù)據(jù)挖掘在技術(shù)偵查領(lǐng)域的應(yīng)用？可能帶來(lái)哪些新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)？試卷答案一、選擇題（每題2分，共20分）1.D*解析：社交媒體數(shù)據(jù)特指在社交媒體平臺(tái)上產(chǎn)生和傳播的數(shù)據(jù)，如用戶關(guān)系、發(fā)布內(nèi)容、互動(dòng)行為等。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中的結(jié)構(gòu)化客戶信息不屬于此范疇。2.B*解析：分詞是將連續(xù)文本切分成詞語(yǔ)序列，去除停用詞（如“的”、“是”等無(wú)實(shí)際意義詞匯）是為了過濾掉干擾信息，聚焦于對(duì)表達(dá)語(yǔ)義有貢獻(xiàn)的關(guān)鍵詞，從而提取核心信息。3.B*解析：K-Means算法的缺點(diǎn)是需要預(yù)先設(shè)定聚類數(shù)量K，這個(gè)值的確定往往依賴于經(jīng)驗(yàn)或后續(xù)評(píng)估，具有一定的主觀性。4.B*解析：PageRank算法最初用于評(píng)估網(wǎng)頁(yè)重要性，其原理與社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)影響力的傳播機(jī)制相似，常用于識(shí)別社交網(wǎng)絡(luò)中的核心節(jié)點(diǎn)或意見領(lǐng)袖。5.B*解析：命名實(shí)體識(shí)別（NamedEntityRecognition,NER）是自然語(yǔ)言處理中的一個(gè)基本任務(wù)，目標(biāo)是從文本中識(shí)別出具有特定意義的實(shí)體，如人名、地名、組織名等。6.B*解析：Apriori算法用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)集之間的有趣關(guān)聯(lián)規(guī)則，即找出同時(shí)出現(xiàn)的頻繁項(xiàng)集，適用于分析用戶群體中共同的行為模式或特征，符合識(shí)別頻繁互動(dòng)群體的需求。7.C*解析：邏輯回歸是一種經(jīng)典的分類算法，適用于二分類或多分類問題，在社交媒體數(shù)據(jù)挖掘中常用于根據(jù)用戶特征判斷其屬性（如是否為機(jī)器人賬號(hào)、是否參與特定話題等）。8.C*解析：技術(shù)應(yīng)用本身是中性的，但獲取和使用社交媒體數(shù)據(jù)涉及個(gè)人隱私，如何在偵查工作中合法合規(guī)地獲取、處理和分析這些數(shù)據(jù)，是最大的倫理和法律挑戰(zhàn)。9.B*解析：深度學(xué)習(xí)模型，特別是像BERT這樣的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，能夠通過海量數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到更豐富的語(yǔ)義表示，從而在理解文本深層含義方面優(yōu)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法。10.D*解析：普羅布問題（BetweennessCentrality）衡量一個(gè)節(jié)點(diǎn)在所有節(jié)點(diǎn)對(duì)之間的最短路徑中出現(xiàn)的頻率，常用于識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的橋梁節(jié)點(diǎn)或關(guān)鍵影響力節(jié)點(diǎn)，是評(píng)估節(jié)點(diǎn)中心性的常用指標(biāo)。二、簡(jiǎn)答題（每題5分，共30分）1.數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括：數(shù)據(jù)清洗（去除噪聲、錯(cuò)誤值）、數(shù)據(jù)集成（合并多個(gè)數(shù)據(jù)源）、數(shù)據(jù)變換（數(shù)據(jù)規(guī)范化、特征衍生）和數(shù)據(jù)規(guī)約（減少數(shù)據(jù)量）。去除噪聲數(shù)據(jù)的重要性在于：提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，避免錯(cuò)誤或無(wú)關(guān)信息誤導(dǎo)分析結(jié)果；提升算法性能和穩(wěn)定性，許多算法對(duì)輸入數(shù)據(jù)質(zhì)量敏感，干凈的數(shù)據(jù)能讓算法效果更好。2.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要帶有標(biāo)簽（或稱標(biāo)注）的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，算法通過學(xué)習(xí)輸入與輸出標(biāo)簽之間的映射關(guān)系，來(lái)對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)則使用無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)，算法旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)本身內(nèi)在的結(jié)構(gòu)或模式，如聚類或降維。半監(jiān)督學(xué)習(xí)則結(jié)合了少量有標(biāo)簽數(shù)據(jù)和大量無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，試圖利用無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)提高學(xué)習(xí)效果。主要區(qū)別在于對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)簽的要求不同。3.社交網(wǎng)絡(luò)分析是研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其動(dòng)態(tài)演化過程的學(xué)科。在技術(shù)偵查中，可以利用社交網(wǎng)絡(luò)分析：識(shí)別犯罪嫌疑人網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)（如組織者、聯(lián)絡(luò)人）、揭示犯罪團(tuán)伙的層級(jí)結(jié)構(gòu)和內(nèi)部關(guān)系、追蹤證據(jù)的傳播路徑和源頭、發(fā)現(xiàn)潛在的共犯或隱藏關(guān)系、評(píng)估網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)和影響力范圍。4.文本情感分析應(yīng)用場(chǎng)景廣泛，在社交媒體數(shù)據(jù)挖掘中可用于：分析公眾對(duì)特定事件、政策或品牌的看法和情緒傾向（輿情監(jiān)控）、識(shí)別網(wǎng)絡(luò)謠言或虛假信息的情感色彩、評(píng)估用戶對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的滿意度、監(jiān)測(cè)恐怖主義或極端思想的傳播情緒。主要挑戰(zhàn)包括：自然語(yǔ)言的復(fù)雜性、語(yǔ)境依賴性、情感表達(dá)的隱晦性和主觀性、以及需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練。5.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)項(xiàng)集之間的有趣關(guān)聯(lián)。支持度（Support）衡量一個(gè)項(xiàng)集在所有交易中出現(xiàn)的頻率，表示其普遍性。置信度（Confidence）衡量包含A的transaction中同時(shí)包含B的頻率，表示規(guī)則A->B的可靠性。提升度（Lift）衡量規(guī)則A->B的實(shí)際頻率與預(yù)期頻率（即A和B獨(dú)立出現(xiàn)頻率的乘積）的比值，表示規(guī)則A->B的強(qiáng)度或顯著性，大于1表示A和B存在正相關(guān)。6.主要的法律和倫理問題包括：數(shù)據(jù)獲取的合法性（遵守法律法規(guī)，獲得必要授權(quán)）、用戶隱私保護(hù)（避免過度收集、濫用個(gè)人信息，采取去標(biāo)識(shí)化等技術(shù)）、數(shù)據(jù)安全和保密（保護(hù)偵查數(shù)據(jù)不被泄露）、算法偏見與歧視（避免因算法設(shè)計(jì)不當(dāng)導(dǎo)致對(duì)特定群體的不公平對(duì)待）、以及證據(jù)采信度（挖掘結(jié)果能否作為法庭證據(jù)，需符合法律標(biāo)準(zhǔn)）。三、論述題（每題10分，共40分）1.選擇合適的聚類算法需考慮數(shù)據(jù)特征（數(shù)值型/文本型）、聚類形狀假設(shè)（球狀/任意形狀）、樣本量和計(jì)算資源。常用算法有K-Means（適用于球狀簇）、DBSCAN（能發(fā)現(xiàn)任意形狀簇）、層次聚類（無(wú)需預(yù)設(shè)簇?cái)?shù)）等。應(yīng)用于技術(shù)偵查時(shí)，根據(jù)聚類結(jié)果可以分析不同用戶群的特征：例如，活躍度高的群可能涉及核心成員，語(yǔ)言風(fēng)格獨(dú)特的群可能代表特定亞文化或犯罪團(tuán)伙，互動(dòng)模式異常的群可能隱藏著秘密活動(dòng)。這些信息有助于偵查人員確定重點(diǎn)偵查對(duì)象、理解犯罪結(jié)構(gòu)、制定針對(duì)性的偵查策略。2.以社交網(wǎng)絡(luò)分析為例，應(yīng)用于識(shí)別和追蹤網(wǎng)絡(luò)犯罪活動(dòng)的過程可能包括：首先，收集目標(biāo)對(duì)象的社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)（如關(guān)注、點(diǎn)贊、評(píng)論關(guān)系）；其次，構(gòu)建社交網(wǎng)絡(luò)圖譜，節(jié)點(diǎn)代表用戶，邊代表關(guān)系；然后，運(yùn)用PageRank、中心性度量等算法識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)；接著，分析子圖結(jié)構(gòu)，識(shí)別出核心圈、外圍圈等，推測(cè)組織架構(gòu)；最后，追蹤信息傳播路徑，結(jié)合內(nèi)容分析，定位可疑源頭或向上追溯整個(gè)犯罪鏈條。有效性體現(xiàn)在能揭示隱藏關(guān)系、定位關(guān)鍵人物。局限性可能在于：公開數(shù)據(jù)不完整，無(wú)法獲取所有關(guān)系；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜多變，動(dòng)態(tài)分析難度大；虛假賬號(hào)或水軍的干擾；分析結(jié)果的解讀需要專業(yè)知識(shí)，且可能存在誤判。3.社交媒體數(shù)據(jù)挖掘在預(yù)防性偵查或風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方面可發(fā)揮重要作用。例如，通過分析異常的賬戶注冊(cè)行為、可疑的關(guān)聯(lián)關(guān)系、極端言論的傳播模式等，可以識(shí)別潛在的恐怖分子、網(wǎng)絡(luò)犯罪團(tuán)伙或極端組織，實(shí)現(xiàn)早期預(yù)警。通過分析社會(huì)情緒變化，可以預(yù)判可能引發(fā)群體性事件的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。應(yīng)用價(jià)值在于變被動(dòng)打擊為主動(dòng)預(yù)防。但必須平衡技術(shù)應(yīng)用與隱私保護(hù)：需要嚴(yán)格依法依規(guī)進(jìn)行，明確數(shù)據(jù)采集邊界和使用目的，采用去標(biāo)識(shí)化、差分隱私等技術(shù)保護(hù)個(gè)人隱私；建立透明的法律框架和監(jiān)督機(jī)制，防止技術(shù)濫用；加強(qiáng)算法倫理審查，避免歧視和偏見。4.人工智能將進(jìn)一步推動(dòng)社交媒體數(shù)據(jù)挖掘在技術(shù)偵查中的應(yīng)用。深度學(xué)習(xí)模型如BERT、圖神經(jīng)網(wǎng)