共23题，约11320字。

　　湖北省部分名校2024-2025学年月联考高一语文试题
　　本试题卷共8页，共23道题，满分150分，考试时间150分钟。
　　★祝考试顺利★
　　注意事项：
　　1．答题前，考生务必将自己的姓名、考号填写在答题卡和试卷指定位置上，并将考号条形码贴在答题卡上的指定位置。
　　2．选择题的作答：每小题选出答案后，用2B铅笔把答题卡上对应题目的答案标号涂黑。如需改动，用橡皮擦干净后，再选涂其他答案标号。答在试题卷、草稿纸上无效。
　　3．非选择题用0．5毫米黑色墨水签字笔将答案直接答在答题卡上对应的答题区域内，答在试题卷、草稿纸上无效。
　　4．考生必须保持答题卡的整洁。考试结束后，只交答题卡。
　　一、现代文阅读（35分）
　　（一）现代文阅读Ⅰ（本题共5小题，19分）
　　阅读下面的文字，完成1～5题。
　　材料一：
　　①这是一个生活处处被推荐系统影响的时代。想上网购物，推荐系统会帮你挑选满意的商品；想了解资讯，推荐系统会为你准备你感兴趣的新闻；想学习充电，推荐系统会为你提供最适合你的课程；想消遣放松，推荐系统会为你奉上让你欲罢不能的短视频；想闭目养神，推荐系统可以为你播放最应景的音乐。可以说，推荐系统从来没有像现在这样影响着人们的生活。而推荐系统背后的算法工程师们，也从没有像现在这样追逐着发展日新月异的推荐系统技术。如果说推荐系统是互联网发展的增长引擎，那么推荐工程师就是推荐系统的发展引擎。
　　②推荐系统存在的作用和意义可以从用户和公司两个角度进行阐述。
　　③用户角度：推荐系统解决在“信息过载”的情况下，用户如何高效获得感兴趣信息的问题。从理论上讲，推荐系统的应用场景并不仅限于互联网。但互联网带来的海量信息问题，往往会导致用户迷失在信息中无法找到目标内容。可以说，互联网是推荐系统应用的最佳场景。从用户需求层面看，推荐系统是在用户需求并不十分明确的情况下进行信息的过滤，因此，与搜索系统（用户会输入明确的“搜索词”）相比，推荐系统更多地利用用户的各类历史信息“猜测”其可能喜欢的内容，这是解决推荐问题时必须注意的基本场景假设。
　　④公司角度：推荐系统解决产品能够最大限度地吸引用户、留存用户、增加用户黏性、提高用户转化率的问题，从而达到公司商业目标连续增长的目的。不同业务模式的公司定义的具体推荐系统优化目标不同，例如，视频类公司更注重用户观看时长，电商类公司更注重用户的购买转化率，新闻类公司更注重用户的点击率，等等。需要注意的是，设计推荐系统的最终目标是达成公司的商业目标、增加公司收益，这应是推荐工程师站在公司角度考虑问题的出发点。
　　⑤正因如此，推荐系统不仅是用户高效获取感兴趣内容的“引擎”，也是互联网公司达成商业目标的“引擎”，二者是一个问题的两个维度，是相辅相成的。
　　⑥推荐系统的“终极”优化目标应包括两个维度：一个维度是用户体验的优化；另一个维度是满足公司的商业利益。对一个健康的商业模式来说，这两个维度应该是和谐统一的。这一点在某知名网站推荐系统上体现得非常充分。
　　⑦某知名网站是全球最大的视频分享平台，其优化用户体验结果的最直接体现就是用户观看时长的增加。某知名网站作为一家以广告为主要收入来源的公司，其商业利益也建立在用户观看时长的增长之上，因为总用户观看时长与广告的总曝光机会成正比。只有不断增加广告的曝光量，才能实现公司利润的持续增长。因此，某知名网站的用户体验和公司利益在“观看时长”这一点上达成了一致。
　　⑧正因如此，某知名网站推荐系统的主要优化目标就是观看时长，而非传统推荐系统看重的“点击率”。事实上，某知名网站的工程师在一篇著名的工程论文《Deep Neural Networks for You Tube Recommenders》中，非常明确地提出了将观看时长作为优化目标的建模方法。其大致推荐流程是：先通过构建深度学习模型，预测用户观看某候选视频的时长，再按照预测时长进行候选视频的排序，形成最终的推荐列表。
　　⑨如果说推荐系统在实现某知名网站商业目标的过程中起的作用相对间接，那么它在电商平台上则直接驱动了公司收入的增长。因为推荐系统为用户推荐的商品是否合适，直接影响了用户的购买转化率。
　　⑩2019年天猫“双11”的成交额惊人。驱动天猫达成如此惊人成交额的是阿里巴巴著名的“千人千面”推荐系统。对比某位男士和某位女士看到的天猫首页，可以看出，天猫的推荐系统不仅为不同用户推荐了不同品类的商品（例如，在“快抢购”模块中，为男士推荐了手机和手表，为女士推荐了女装和睡衣），还根据用户的特点生成了相同品类的不同缩略图（例如，在“为你推荐”模块中，相同频道的缩略图是个性化的）。
　　⑪可以说，天猫的推荐系统真正实现了首页所有元素的个性化推荐，实现了名副其实的“千人千面”。这背后的一切是由以提高转化率、点击率为核心的推荐算法驱动的。假设通过推荐系统的某项改进，将平台整体的转化率提升了1%，那么在2684亿元成交额的基础上，增加的成交额将达到26.84亿元(2684×1%)。也就是说，算法工程师仅通过优化推荐技术，就创造了26.84亿元的价值。这无疑是推荐工程师最大的职业魅力所在。
　　⑫推荐系统的价值远不止于此。2018年，全球在线广告市场规模达到2200亿美元，这背后的驱动者正是各大公司的广告推荐系统；同样在2018年，中国短视频应用的用户使用时长增长了89.2%，这背后，视频推荐引擎发挥着不可替代的作用；从2015年开始，个性化资讯应用更是以摧枯拉朽之势击败了传统的门户网站和新闻类应用，成为用户获取资讯最主要的方式。可以说，推荐系统几乎成了驱动互联网所有应用领域的核心技术系统，当之无愧地成为当今助推互联网增长的强劲引擎。
　　（摘编自王喆《为什么推荐系统是互联网的增长引擎》）
　　材料二：
　　图：推荐系统逻辑框架
　　“物品信息”，在商品推荐中指的是“商品信息”，在视频推荐中指的是“视频信息”，在新闻推荐中指的是“新闻信息”。从“人”的角度出发，为了更可靠地推测出“人”的兴趣点，推荐系统希望利用大量与“人”相关的信息，包括历史行为、人口属性、关系网络等，这些可统称为“用户信息”。在具体的推荐场景中，用户的最终选择一般会受时间、地点、用户的状态等一系列环境信息的影响，可称为“场景信息”。
　　（摘编自王喆《推荐系统的架构》）
　　[注]王喆，毕业于清华大学计算机科学与技术系，美国流媒体公司Roku资深机器学习工程师，推荐系统架构负责人。清华大学KEG实验室学术搜索引擎AMiner早期发起人之一。
　　1．下列对材料相关内容的理解和分析，不正确的一项是(  )
　　A.推荐系统要解决的“用户痛点”是用户如何在“信息过载”的情况下高效获得自己感兴趣的信息。
　　B．推荐工程师考虑问题的出发点是设计推荐系统的最终目标即达成公司的商业目标、增加公司收益。
　　C．以广告为主要收入来源的某知名网站，为实现公司利润的持续增长，需要不断增加广告的曝光量。
　　D.广告推荐系统、视频推荐引擎、个性化资讯应用等推荐系统成为当今助推互联网增长的强劲引擎。
　　2．根据材料内容，下列说法不正确的一项是(  )
　　A.本文第一段通过排比列举了生活中人们被推荐系统影响的各种现象，突显了推荐系统在互联网时代的重要性。
　　B．不同业务模式公司的推荐系统优化目标不同，推荐系统在实现商业目标的过程中起到了间接或直接的作用。
　　C．本文以天猫推荐系统为例，用真实具体的数据呈现了推荐系统在电商平台上是如何直接驱动公司收入增长的。
　　D.本文语言简洁生动，“摧枯拉朽”“当之无愧”等成语的使用，淡化了专业术语带来的疏离感且显得平易近人。
　　3．根据材料二，下列选项中不属于“推荐系统收集与处理的数据信息”的一项是(  )
　　A.某电商平台上用户对相关产品的好评或差评等历史评价信息。
　　B．某视频分享平台上高赞视频的高频词、风格特征和播放时长。
　　C．某资讯应用软件高点击率新闻的标题、内容、字数和关键词。
　　D.某电商平台根据己搭建的推荐模型对目标用户进行物品推送。
　　4．结合材料可以推测出作者具有怎样的学术品质？请加以概括并提供依据。
　　5．学术论文通常用简洁的小标题使文章重点突出、结构清晰。请在材料一画线处拟写三个小标题。
　　（二）现代文阅读Ⅱ（本题共4小题，16分）
　　阅读下面的文字，完成6～9题。
　　秋风桐槐说项羽
　　梁衡
　　①我原本以为故里者只是一座古朴的草房，或农家小院，不想这项羽故里竟是一座新修的旅游城，而城中真正与项羽有关的旧物也只有两棵树了，一棵青桐和一棵古槐。斯人远去，旧物难寻，今天要想触摸一下他的“体温”，体会一下他的情感，就只有来凭