iPAS 考題解析
Graph Database 中「按讚行為」應如何儲存?
考試範圍定位
- 考試等級
- 中級能力鑑定
- 考試科目
- 大數據處理分析與應用
- 知識主題
- 大數據處理技術
- 能力指標
- 數據儲存與管理(L22202)
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「大數據處理分析與應用」科目中的「大數據處理技術」範疇, 對應的能力指標為「數據儲存與管理」,涵蓋資料庫架構、儲存機制、模型訓練等核心知識點。 考生在準備這個範疇時,需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
Graph Database 中「按讚行為」應如何儲存?
- A. 按讚作為獨立節點
- B. 按讚資訊作為邊的屬性(Property) ✓ 正確答案
- C. 按讚直接寫入節點屬性
- D. 用關聯式資料庫的按讚紀錄表
詳細解析
正確答案:B. 按讚資訊作為邊的屬性(Property)
圖資料庫中,使用者和貼文是節點,按讚是兩者之間的關係(邊)。按讚的時間、類型等資訊作為這條邊的屬性最自然。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯,是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. 按讚作為獨立節點 (不正確)
按讚是一種關係,不是獨立實體,不應該作為節點
C. 按讚直接寫入節點屬性 (不正確)
寫入節點屬性會讓節點臃腫,且無法表達「誰對誰按讚」的關係
D. 用關聯式資料庫的按讚紀錄表 (不正確)
用關聯式資料庫是可以但不是 Graph Database 的做法
延伸學習
本題尚未連結特定術語,你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度,需要理解概念之間的關聯與應用情境,不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」,建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計,很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異,需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」,嘗試向別人解釋這道題的解題思路,能講清楚就代表真正理解了。
同主題考題練習
以下題目與本題屬於相同的考試範疇,建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
研究團隊接下來想要將Year欄位轉換為整數型態,以便後續進行年份趨勢分析。考慮到資料中可能包含缺失值(NaN),請選出最合適的轉換方式。 A) data['Year'] = data['Year'].astype(int) B) data['Year'] = data['Year'].fillna(0).astype(int) C) data['Year'] = data['Year'].fillna(1).astype(int) D) data['Year'] = data['Year'].astype('Int64')
分析師在載入vgsales.csv資料後(欄位包含Name、Platform、Year、Genre、Publisher、NA_Sales、EU_Sales、JP_Sales、Other_Sales、Global_Sales),檢視Year欄位的資料型態,發現它是float64,而非一般年份常用的整數。下列哪些原因可能導致這種狀況? 原因A:CSV檔中Year欄位有缺失值(NaN),導致Pandas自動將整欄轉為浮點數。 原因B:CSV檔中的年份資料原本是字串(如"2006"),Pandas轉換時出錯而變成浮點數。 原因C:Pandas預設會將所有數值型態讀取為float64,不論資料是否為整數。 原因D:CSV檔中的年份資料可能包含小數點(例如2006.0),因此被視為浮點數。
在圖形資料庫(Graph Database)中建模社群平台資料時,若每筆「按讚」行為都包含時間戳記(Timestamp)與裝置類型(Device Type)等資訊。若希望同時保留使用者與貼文之間的互動關係,並能有效查詢「按讚」的行為屬性,下列哪一種設計方式最為合適?
iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度, 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目, 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目, 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自中級考試範圍,需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
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