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大数据论文有哪些参考文献

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大数据论文有哪些参考文献

在大数据环境下,计算机信息处理技术也面临新的挑战,要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展,以能够对当前的计算机信息处理需求满足。下面是我给大家推荐的计算机与大数据的相关论文,希望大家喜欢!计算机与大数据的相关论文篇一 浅谈“大数据”时代的计算机信息处理技术 [摘 要]在大数据环境下,计算机信息处理技术也面临新的挑战,要求计算机信息处理技术必须不断的更新发展,以能够对当前的计算机信息处理需求满足。本文重点分析大数据时代的计算机信息处理技术。 [关键词]大数据时代;计算机;信息处理技术 在科学技术迅速发展的当前,大数据时代已经到来,大数据时代已经占领了整个环境,它对计算机的信息处理技术产生了很大的影响。计算机在短短的几年内,从稀少到普及,使人们的生活有了翻天覆地的变化,计算机的快速发展和应用使人们走进了大数据时代,这就要求对计算机信息处理技术应用时,则也就需要在之前基础上对技术实施创新,优化结构处理,从而让计算机数据更符合当前时代发展。 一、大数据时代信息及其传播特点 自从“大数据”时代的到来,人们的信息接收量有明显加大,在信息传播中也出现传播速度快、数据量大以及多样化等特点。其中数据量大是目前信息最显著的特点,随着时间的不断变化计算机信息处理量也有显著加大,只能够用海量还对当前信息数量之大形容;传播速度快也是当前信息的主要特点,计算机在信息传播中传播途径相当广泛,传播速度也相当惊人,1s内可以完成整个信息传播任务,具有较高传播效率。在传播信息过程中,还需要实施一定的信息处理,在此过程中则需要应用相应的信息处理工具,实现对信息的专门处理,随着目前信息处理任务的不断加强,信息处理工具也有不断的进行创新[1];信息多样化,则也就是目前数据具有多种类型,在庞大的数据库中,信息以不同的类型存在着,其中包括有文字、图片、视频等等。这些信息类型的格式也在不断发生着变化,从而进一步提高了计算机信息处理难度。目前计算机的处理能力、打印能力等各项能力均有显著提升,尤其是当前软件技术的迅速发展,进一步提高了计算机应用便利性。微电子技术的发展促进了微型计算机的应用发展,进一步强化了计算机应用管理条件。 大数据信息不但具有较大容量,同时相对于传统数据来讲进一步增强了信息间关联性,同时关联结构也越来越复杂,导致在进行信息处理中需要面临新的难度。在 网络技术 发展中重点集中在传输结构发展上,在这种情况下计算机必须要首先实现网络传输结构的开放性设定,从而打破之前计算机信息处理中,硬件所具有的限制作用。因为在当前计算机网络发展中还存在一定的不足,在完成云计算机网络构建之后,才能够在信息处理过程中,真正的实现收放自如[2]。 二、大数据时代的计算机信息处理技术 (一)数据收集和传播技术 现在人们通过电脑也就可以接收到不同的信息类型,但是在进行信息发布之前,工作人员必须要根据需要采用信息处理技术实施相应的信息处理。计算机采用信息处理技术实施信息处理,此过程具有一定复杂性,首先需要进行数据收集,在将相关有效信息收集之后首先对这些信息实施初步分析,完成信息的初级操作处理,总体上来说信息处理主要包括:分类、分析以及整理。只有将这三步操作全部都完成之后,才能够把这些信息完整的在计算机网络上进行传播,让用户依照自己的实际需求筛选满足自己需求的信息,借助于计算机传播特点将信息数据的阅读价值有效的实现。 (二)信息存储技术 在目前计算机网络中出现了很多视频和虚拟网页等内容,随着人们信息接收量的不断加大,对信息储存空间也有较大需求,这也就是对计算机信息存储技术提供了一个新的要求。在数据存储过程中,已经出现一系列存储空间无法满足当前存储要求,因此必须要对当前计算机存储技术实施创新发展。一般来讲计算机数据存储空间可以对当前用户关于不同信息的存储需求满足,但是也有一部分用户对于计算机存储具有较高要求,在这种情况下也就必须要提高计算机数据存储性能[3],从而为计算机存储效率提供有效保障。因此可以在大数据存储特点上完成计算机信息新存储方式,不但可以有效的满足用户信息存储需求,同时还可以有效的保障普通储存空间不会出现被大数据消耗问题。 (三)信息安全技术 大量数据信息在计算机技术发展过程中的出现,导致有一部分信息内容已经出现和之前信息形式的偏移,构建出一些新的计算机信息关联结构,同时具有非常强大的数据关联性,从而也就导致在计算机信息处理中出现了新的问题,一旦在信息处理过程中某个信息出现问题,也就会导致与之关联紧密的数据出现问题。在实施相应的计算机信息管理的时候,也不像之前一样直接在单一数据信息之上建立,必须要实现整个数据库中所有将数据的统一安全管理。从一些角度分析,这种模式可以对计算机信息处理技术水平有显著提升,并且也为计算机信息处理技术发展指明了方向,但是因为在计算机硬件中存在一定的性能不足,也就导致在大数据信息安全管理中具有一定难度。想要为数据安全提供有效保障,就必须要注重数据安全技术管理技术的发展。加强当前信息安全体系建设,另外也必须要对计算机信息管理人员专业水平进行培养,提高管理人员专业素质和专业能力,从而更好的满足当前网络信息管理体系发展需求,同时也要加强关于安全技术的全面深入研究工作[4]。目前在大数据时代下计算机信息安全管理技术发展还不够成熟,对于大量的信息还不能够实施全面的安全性检测,因此在未来计算机信息技术研究中安全管理属于重点方向。但是因为目前还没有构建完善的计算机安全信息管理体系,因此首先应该强化关于计算机重点信息的安全管理,这些信息一旦发生泄漏,就有可能会导致出现非常严重的损失。目前来看,这种 方法 具有一定可行性。 (四)信息加工、传输技术 在实施计算机信息数据处理和传输过程中,首先需要完成数据采集,同时还要实时监控数据信息源,在数据库中将采集来的各种信息数据进行存储,所有数据信息的第一步均是完成采集。其次才能够对这些采集来的信息进行加工处理,通常来说也就是各种分类及加工。最后把已经处理好的信息,通过数据传送系统完整的传输到客户端,为用户阅读提供便利。 结语: 在大数据时代下,计算机信息处理技术也存在一定的发展难度,从目前专业方面来看,还存在一些问题无法解决,但是这些难题均蕴含着信息技术发展的重要机遇。在当前计算机硬件中,想要完成计算机更新也存在一定的难度,但是目前计算机未来的发展方向依旧是云计算网络,把网络数据和计算机硬件数据两者分开,也就有助于实现云计算机网络的有效转化。随着科学技术的不断发展相信在未来的某一天定能够进入到计算机信息处理的高速发展阶段。 参考文献 [1] 冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用,2014,(05):105+107. [2] 詹少强.基于“大数据”时代剖析计算机信息处理技术[J].网络安全技术与应用,2014,(08):49-50. [3] 曹婷.在信息网络下计算机信息处理技术的安全性[J].民营科技,2014, (12):89CNKI [4] 申鹏.“大数据”时代的计算机信息处理技术初探[J].计算机光盘软件与应用,2014,(21):109-110 计算机与大数据的相关论文篇二 试谈计算机软件技术在大数据时代的应用 摘要:大数据的爆炸式增长在大容量、多样性和高增速方面,全面考验着现代企业的数据处理和分析能力;同时,也为企业带来了获取更丰富、更深入和更准确地洞察市场行为的大量机会。对企业而言,能够从大数据中获得全新价值的消息是令人振奋的。然而,如何从大数据中发掘出“真金白银”则是一个现实的挑战。这就要求采用一套全新的、对企业决策具有深远影响的解决方案。 关键词:计算机 大数据时代 容量 准确 价值 影响 方案 1 概述 自从计算机出现以后,传统的计算工作已经逐步被淘汰出去,为了在新的竞争与挑战中取得胜利,许多网络公司开始致力于数据存储与数据库的研究,为互联网用户提供各种服务。随着云时代的来临,大数据已经开始被人们广泛关注。一般来讲,大数据指的是这样的一种现象:互联网在不断运营过程中逐步壮大,产生的数据越来越多,甚至已经达到了10亿T。大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来了更多的机遇和挑战,随着科技的发展,计算机信息处理技术一定会越来越完善,为我们提供更大的方便。 大数据是IT行业在云计算和物联网之后的又一次技术变革,在企业的管理、国家的治理和人们的生活方式等领域都造成了巨大的影响。大数据将网民与消费的界限和企业之间的界限变得模糊,在这里,数据才是最核心的资产,对于企业的运营模式、组织结构以及 文化 塑造中起着很大的作用。所有的企业在大数据时代都将面对战略、组织、文化、公共关系和人才培养等许多方面的挑战,但是也会迎来很大的机遇,因为只是作为一种共享的公共网络资源,其层次化和商业化不但会为其自身发展带来新的契机,而且良好的服务品质更会让其充分具有独创性和专用性的鲜明特点。所以,知识层次化和商业化势必会开启知识创造的崭新时代。可见,这是一个竞争与机遇并存的时代。 2 大数据时代的数据整合应用 自从2013年,大数据应用带来令人瞩目的成绩,不仅国内外的产业界与科技界,还有各国政府部门都在积极布局、制定战略规划。更多的机构和企业都准备好了迎接大数据时代的到来,大数据的内涵应是数据的资产化和服务化,而挖掘数据的内在价值是研究大数据技术的最终目标。在应用数据快速增长的背景下,为了降低成本获得更好的能效,越来越趋向专用化的系统架构和数据处理技术逐渐摆脱传统的通用技术体系。如何解决“通用”和“专用”体系和技术的取舍,以及如何解决数据资产化和价值挖掘问题。 企业数据的应用内容涵盖数据获取与清理、传输、存储、计算、挖掘、展现、开发平台与应用市场等方面,覆盖了数据生产的全生命周期。除了Hadoop版本2.0系统YARN,以及Spark等新型系统架构介绍外,还将探讨研究流式计算(Storm,Samza,Puma,S4等)、实时计算(Dremel,Impala,Drill)、图计算(Pregel,Hama,Graphlab)、NoSQL、NewSQL和BigSQL等的最新进展。在大数据时代,借力计算机智能(MI)技术,通过更透明、更可用的数据,企业可以释放更多蕴含在数据中的价值。实时、有效的一线质量数据可以更好地帮助企业提高产品品质、降低生产成本。企业领导者也可根据真实可靠的数据制订正确战略经营决策,让企业真正实现高度的计算机智能决策办公,下面我们从通信和商业运营两个方面进行阐述。 2.1 通信行业:XO Communications通过使用IBM SPSS预测分析软件,减少了将近一半的客户流失率。XO现在可以预测客户的行为,发现行为趋势,并找出存在缺陷的环节,从而帮助公司及时采取 措施 ,保留客户。此外,IBM新的Netezza网络分析加速器,将通过提供单个端到端网络、服务、客户分析视图的可扩展平台,帮助通信企业制定更科学、合理决策。电信业者透过数以千万计的客户资料,能分析出多种使用者行为和趋势,卖给需要的企业,这是全新的资料经济。中国移动通过大数据分析,对 企业运营 的全业务进行针对性的监控、预警、跟踪。系统在第一时间自动捕捉市场变化,再以最快捷的方式推送给指定负责人,使他在最短时间内获知市场行情。 2.2 商业运营:辛辛那提动物园使用了Cognos,为iPad提供了单一视图查看管理即时访问的游客和商务信息的服务。借此,动物园可以获得新的收入来源和提高营收,并根据这些信息及时调整营销政策。数据收集和分析工具能够帮助银行设立最佳网点,确定最好的网点位置,帮助这个银行更好地运作业务,推动业务的成长。 3 企业信息解决方案在大数据时代的应用 企业信息管理软件广泛应用于解决欺诈侦测、雇员流动、客户获取与维持、网络销售、市场细分、风险分析、亲和性分析、客户满意度、破产预测和投资组合分析等多样化问题。根据大数据时代的企业挖掘的特征,提出了数据挖掘的SEMMA方法论――在SAS/EM环境中,数据挖掘过程被划分为Sample、Explore、Modify、Model、Assess这五个阶段,简记为SEMMA: 3.1 Sample 抽取一些代表性的样本数据集(通常为训练集、验证集和测试集)。样本容量的选择标准为:包含足够的重要信息,同时也要便于分析操作。该步骤涉及的处理工具为:数据导入、合并、粘贴、过滤以及统计抽样方法。 3.2 Explore 通过考察关联性、趋势性以及异常值的方式来探索数据,增进对于数据的认识。该步骤涉及的工具为:统计 报告 、视图探索、变量选择以及变量聚类等方法。 3.3 Modify 以模型选择为目标,通过创建、选择以及转换变量的方式来修改数据集。该步骤涉及工具为:变量转换、缺失处理、重新编码以及数据分箱等。 3.4 Model 为了获得可靠的预测结果,我们需要借助于分析工具来训练统计模型或者机器学习模型。该步骤涉及技术为:线性及逻辑回归、决策树、神经网络、偏最小二乘法、LARS及LASSO、K近邻法以及其他用户(包括非SAS用户)的模型算法。 3.5 Assess 评估数据挖掘结果的有效性和可靠性。涉及技术为:比较模型及计算新的拟合统计量、临界分析、决策支持、报告生成、评分代码管理等。数据挖掘者可能不会使用全部SEMMA分析步骤。然而,在获得满意结果之前,可能需要多次重复其中部分或者全部步骤。 在完成SEMMA步骤后,可将从优选模型中获取的评分公式应用于(可能不含目标变量的)新数据。将优选公式应用于新数据,这是大多数数据挖掘问题的目标。此外,先进的可视化工具使得用户能在多维直方图中快速、轻松地查阅大量数据并以图形化方式比较模拟结果。SAS/EM包括了一些非同寻常的工具,比如:能用来产生数据挖掘流程图的完整评分代码(SAS、C以及Java代码)的工具,以及交换式进行新数据评分计算和考察执行结果的工具。 如果您将优选模型注册进入SAS元数据服务器,便可以让SAS/EG和SAS/DI Studio的用户分享您的模型,从而将优选模型的评分代码整合进入 工作报告 和生产流程之中。SAS模型管理系统,通过提供了开发、测试和生产系列环境的项目管理结构,进一步补充了数据挖掘过程,实现了与SAS/EM的无缝联接。 在SAS/EM环境中,您可以从SEMMA工具栏上拖放节点进入工作区的工艺流程图中,这种流程图驱动着整个数据挖掘过程。SAS/EM的图形用户界面(GUI)是按照这样的思路来设计的:一方面,掌握少量统计知识的商务分析者可以浏览数据挖掘过程的技术方法;另一方面,具备数量分析技术的专家可以用微调方式深入探索每一个分析节点。 4 结束语 在近十年时间里,数据采集、存储和数据分析技术飞速发展,大大降低了数据储存和处理的成本,一个大数据时代逐渐展现在我们的面前。大数据革新性地将海量数据处理变为可能,并且大幅降低了成本,使得越来越多跨专业学科的人投入到大数据的开发应用中来。 参考文献: [1]薛志文.浅析计算机网络技术及其发展趋势[J].信息与电脑,2009. [2]张帆,朱国仲.计算机网络技术发展综述[J].光盘技术,2007. [3]孙雅珍.计算机网络技术及其应用[J].东北水利水电,1994. [4]史萍.计算机网络技术的发展及展望[J].五邑大学学报,1999. [5]桑新民.步入信息时代的学习理论与实践[M].中央广播大学出版社,2000. [6]张浩,郭灿.数据可视化技术应用趋势与分类研究[J].软件导刊. [7]王丹.数字城市与城市地理信息产业化――机遇与挑战[J].遥感信息,2000(02). [8]杨凤霞.浅析 Excel 2000对数据的安全管理[J].湖北商业高等专科学校学报,2001(01). 计算机与大数据的相关论文篇三 浅谈利用大数据推进计算机审计的策略 [摘要]社会发展以及时代更新,在该种环境背景下大数据风潮席卷全球,尤其是在进入新时期之后数据方面处理技术更加成熟,各领域行业对此也给予了较高的关注,针对当前计算机审计(英文简称CAT)而言要想加速其发展脚步并将其质量拔高就需要结合大数据,依托于大数据实现长足发展,本文基于此就大数据于CAT影响进行着手分析,之后探讨依托于大数据良好推进CAT,以期为后续关于CAT方面研究提供理论上参考依据。 [关键词]大数据 计算机审计 影响 前言:相较于网络时代而言大数据风潮一方面提供了共享化以及开放化、深层次性资源,另一方面也促使信息管理具备精准性以及高效性,走进新时期CAT应该融合于大数据风潮中,相应CAT人员也需要积极应对大数据带了的机遇和挑战,正面CAT工作,进而促使CAT紧跟时代脚步。 一、初探大数据于CAT影响 1.1影响之机遇 大数据于CAT影响体现在为CAT带来了较大发展机遇,具体来讲,信息技术的更新以及其质量的提升促使数据方面处理技术受到了众多领域行业的喜爱,当前在数据技术推广普及阶段中呈现三大变化趋势:其一是大众工作生活中涉及的数据开始由以往的样本数据实际转化为全数据。其二是全数据产生促使不同数据间具备复杂内部关系,而该种复杂关系从很大程度上也推动工作效率以及数据精准性日渐提升,尤其是数据间转化关系等更为清晰明了。其三是大众在当前处理数据环节中更加关注数据之间关系研究,相较于以往仅仅关注数据因果有了较大进步。基于上述三大变化趋势,也深刻的代表着大众对于数据处理的态度改变,尤其是在当下海量数据生成背景下,人工审计具备较强滞后性,只有依托于大数据并发挥其优势才能真正满足大众需求,而这也是大数据对CAT带来的重要发展机遇,更是促进CAT在新时期得以稳定发展重要手段。 1.2影响之挑战 大数据于CAT影响还体现在为CAT带来一定挑战,具体来讲,审计评估实际工作质量优劣依托于其中数据质量,数据具备的高质量则集中在可靠真实以及内容详细和相应信息准确三方面,而在CAT实际工作环节中常常由于外界环境以及人为因素导致数据质量较低,如数据方面人为随意修改删除等等,而这些均是大数据环境背景下需要严格把控的重点工作内容。 二、探析依托于大数据良好推进CAT措施 2.1数据质量的有效保障 依托于大数据良好推进CAT措施集中在数据质量有效保障上,对数据质量予以有效保障需要从两方面入手,其一是把控电子数据有效存储,简单来讲就是信息存储,对电子信息进行定期检查,监督数据实际传输,对信息系统予以有效确认以及评估和相应的测试等等,进而将不合理数据及时发现并找出信息系统不可靠不准确地方;其二是把控电子数据采集,通常电子数据具备多样化采集方式,如将审计单位相应数据库直接连接采集库进而实现数据采集,该种直接采集需要备份初始传输数据,避免数据采集之后相关人员随意修改,更加可以与审计单位进行数据采集真实性 承诺书 签订等等,最终通过电子数据方面采集以及存储两大内容把控促使数据质量更高,从而推动CAT发展。 2.2公共数据平台的建立 依托于大数据良好推进CAT措施还集中在公共数据平台的建立,建立公共化分析平台一方面能够将所有采集的相关数据予以集中化管理存储,更能够予以多角度全方面有效分析;另一方面也能够推动CAT作业相关标准予以良好执行。如果将分析模型看作是CAT作业标准以及相应的核心技术,则公共分析平台则是标准执行和相应技术实现关键载体。依托于公共数据平台不仅能够将基础的CAT工作实现便捷化以及统一化,而且深层次的实质研究有利于CAT数据处理的高速性以及高效性,最终为推动CAT发展起到重要影响作用。 2.3审计人员的强化培训 依托于大数据良好推进CAT措施除了集中在上述两方面之外,还集中在审计人员的强化培训上,具体来讲,培训重点关注审计工作于计算机上的具 体操 作以及操作重点难点,可以构建统一培训平台,在该培训平台中予以多元化资料的分享,聘请高技能丰富 经验 人士予以平台授课,提供专业技能知识沟通互动等等机会,最终通过强化培训提升审计人员综合素质,更加推动CAT未来发展。 三、结论 综上分析可知,当前大数据环境背景下CAT需要将日常工作予以不断调整,依托于大数据促使审计人员得以素质提升,并利用公共数据平台建立和相应的数据质量保障促使CAT工作更加高效,而本文对依托于大数据良好推进CAT进行研究旨在为未来CAT优化发展献出自己的一份研究力量。 猜你喜欢: 1. 人工智能与大数据论文 2. 大数据和人工智能论文 3. 计算机大数据论文参考 4. 计算机有关大数据的应用论文 5. 有关大数据应用的论文

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数据结构论文参考文献

[1]严蔚敏.数据结构C语言版[M].清华大学出版社,2007.

[2]舞动的排序算法.http://v.youku.com/v_show/id_XMjU4MTg3MTU2.html.

[3]丽水学院在线联系和考试系统.http://acm.lsu.edu.cn.

[4]范德宝,于晓聪,丁伟祥.提高数据结构课程教学效果的探讨[J].黑龙江科技信息,2007.

[5]董丽薇.“数据结构”课程教学方法的.改进[J].沈阳师范大学学报(自然科学版),2012.

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[1]WingJM.ComputationalThinking.CommunicationsoftheACM,2006,49(3):33-35.

[2]教育部高等学校计算机科学与技术专业教学指导委员会.高等学校计算机科学与技术专业人才专业能力构成与培养[M].北京:机械工业出版社,2010.

[3]MarkM.Meerschaert.数学建模方法与分析[M].第2版.刘来福,杨淳,黄海洋,译.北京:机械工业出版社,2005.

[4]孟凡荣,贾杰,王兴伟.网络工程专业创新性实践课程体系构建与实施[J].计算机教育,2013,(194)14:104-108.

[5]刘昕,石乐义,元雪东.面向计算思维的数据结构课程教学改革[J].计算机教育,2013,(196)16:35-38.

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[1]逯鹏,张赞.数据结构课程教学方法的研究和实践[J].教育教学论坛,2015(18):121-123.

[2]贾丹,周军.基于创新应用型人才培养模式的数据结构课程教学改革[J].辽宁工业大学学报:社会科学版,2015(2):132-134.

[3]郭艳燕,童向荣,孙雪姣,等.程序设计基础与数据结构两门课程的教学衔接[J].计算机教育,2014(10):47-50.

[4]高贤强,化希耀,陈立平.引入计算思维的《数据结构》教学改革研究[J].现代计算机:专业版,2015(7):16-19.

[5]严太山,郭观七,李文彬.课堂设问的技巧及其在《数据结构》课程教学中的应用[J].湖南理工学院学报:自然科学版,2015(1):81-83.

[6]南淑萍.电子商务专业数据结构教学方法探讨[J].湖北科技学院学报,2014(10):13-14.

[7]杨夏.基于微信公众平台的对外汉语口语教学研究[D].四川师范大学,2014.

文献检索论文参考文献有:

1、各类常用文献:专著(含古籍中的史、志论著),论文集,报纸文章,期刊文章,学位论文,研究报告,标准,专利,专著、论文集中的析出文献,其他未说明的文献类型。

2、电子文献类型:数据库、计算机程序、电子公告。

3、非纸张型载体电子文献类型:联机网上的数据库、磁带数据库、光盘图书、磁盘软件、网上期刊、网上电子公告。

参考文献注意事项:

1、文献数目要求:引文数目不能太少也不要太多,可以通过引用综述性论文或者引用含有文献综述的论文来减少参考文献数目,一些常识和通用知识(如水的沸点是100摄氏度)可以不引用。

2、文献的新旧:主要文献不能太陈旧,除非是开创性文献、重要节点文献或者你使用了其结果的文献。

3、自引与他引:不能过多引用自己的文献,在一般情况下,不要只引用一组学者的文献。

4、原始文献与二手文献:尽可能引用一手文献(原始文献),即引用谁的工作时就引用谁的文献。如果找不到一手文献而需要引用二手文献时,需要采用“见文献(二手文献的编码或作者出版年)”的方式引用。

5、自己读过的文献:引用的文献必须自己亲自阅读过。

6、对文献原意的尊重:指出文献的主意或观点时,不能曲解原文的意思。

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2、文献的新旧:主要文献不能太陈旧,除非是开创性文献、重要节点文献或者你使用了其结果的文献。

3、自引与他引:不能过多引用自己的文献,在一般情况下,不要只引用一组学者的文献。

4、原始文献与二手文献:尽可能引用一手文献(原始文献),即引用谁的工作时就引用谁的文献。如果找不到一手文献而需要引用二手文献时,需要采用“见文献(二手文献的编码或作者出版年)”的方式引用。

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6、对文献原意的尊重:指出文献的主意或观点时,不能曲解原文的意思。

文献检索论文参考文献有期刊、报告、专著、学术论文等。

不同类型的参考文献的格式也是大有不同的,大家在写参考文献的时候一定要多加注意,不要忽略细节问题。传统参考文献的查找方式就是通过图书馆,图书馆图书是查找传统参考文献的主要途径。

期刊文章这是同学们在写论文的时候最常参考的文献类型之一。它的标准参考文献标注规范是:【序号】主要责任者,文献题名【J】,刊名,年,卷(期):起止页码。

参考文献的标注

论文集、专著、学位论文和报告。这类参考文献的标注规范是:【序号】主要责任者、文献题名【文献类型标识】、出版地、出版者、出版年、起止页码(可选)。

随着科技的发展,电子文献越来越多地应用于同学们的生活之中。所以电子文献的写法也是必不可少的。标注规范是:【序号】主要责任者、电子文献题名【电子文献及载体类型标识】、电子文献的出版或获得地址、发表更新日期/引用日期。

参考文献是论文的一个重要组成部分,不管学历高低,论文长短都存在。为了让论文有据可依,论文正文部分都会引用参考文献来增强说服力,在引用参考文献时,通常会用中括号或者其他符号标注引用序号,然后将引用的文献信息统一放到论文最后。

一、论文参考文献

1、论文中的参考文献是对某一论文或著作的合理借鉴和参考,对于毕业论文作者来说保持论文和参考文献的统一性是很重要的,正确使用参考文献可以提升我们的论文质量,让论文的观点有理有据,内容更加详实。

2、在引用参考文献时需要注意,参考文献的格式如果不正确,在进行论文查重时,会影响论文的重复率,导致论文高于实际的重复率,造成不利影响。所以我们在注重参考文献统一性的同时,还应当注意学校对论文格式的要求和参考文献的引用规则。

3、参考文献是论文科学选题的前提,是论文论述的支撑点,能够充实论文内容,给予表述论文主题内容有力的支撑。参考文献是一篇完整的高质量的毕业论文中必不可少的一部分,读者可以通过参考文献有效的找到和论文相关的资料,更加快速有效的理解参考文献内容以及毕业论文观点。

4、毕业论文参考文献引用不当一般可以分成两个方面:第一个方面就是作者随意引用,没有做到择优引用;另一个方面就是参考文献引用过量,涉嫌学术不端。这都是大家在引用参考文献时需要着重注意的。

二、写论文一般去什么网站找资料??

1、中国知网

知网是国内最为权威的学术交流平台,包含有期刊、报纸和硕博士毕业论文等多种资源,是一个资源综合丰富并且检索体验也很好的网站,也是很适合大学生日常学习和毕业论文查资料的好去处。

2、万方数据

万方是跟知网齐名的学术数据库,涵盖有期刊、会议纪要、论文、学术成果和学术会议论文等资料数据,现刊收录较好,核心期刊比例高,收录文献质量高且类型丰富,几乎每个专业的学生几乎都能在这里找到想要的论文写作资料。

3、维普网

维普也是一种综合性数据库,收录资源主要是侧重于地方性期刊和研究方面的论文,内容大多是自然科学、工程技术、医药卫生、农林牧渔以及人文社科等方面,随着多年发展,收录资源的方面和数量也在不断更新,也是大家获取论文写作资料的重要来源。

4、读秀

读秀是由海量全文数据及资料基本信息组成的超大型数据库,有着庞大的中文书籍数据库,在读秀中可以搜到很多其他平台没有收录的书籍,并且也在不断更新期刊、文档和报纸等资源,也是一个比较全面的数据库。

5、全国图书馆参考咨询联盟

全国图书馆参考咨询联盟顾名思义,是全国图书馆资源的线上整合平台,各种公共图书馆、高校图书馆和科技图书馆等的资源都可以搜到,有着大规模的中文数字化资源库群,能够搜集到很多资料。

论文的参考文献写法如下:

一、[序号]期刊作者。题名[J]。刊名。出版年,卷:起止页码。

二、[序号]专著作者。书名[M]。版次。出版地:出版社,出版年∶起止页码。

三、[序号]论文集作者。题名〔C〕。编者。论文集名。出版地∶出版社,出版年∶起止页码。

论文的参考文献注意事项:

1、参考文献要以序号的形式出现在正文中和文末,且序号要保持一致。序号以在文中出现的前后为序。

2、如果某文献在文中数次被参考,则几处序号要保持相同,只是页码有变化。在文末只列出该参考文献一次即可,不必多次罗列。

3、每一参考文献的所有要素必须齐全,不可残缺,具体包括:主要责任者;文献题名;文献类型及截体类型标识(如专著M、论文集C、报纸文章N、期刊文章J、学位论文D、报告R、专利P等)。

参考文献作用:

1、研究基础

参考文献可以反映出论文的真实性和研究依据,也反映出改论文的起点。我们论文中的研究都是在过去的基础上进行的,这也表明了自己论文中的研究是有价值水平和依据的。

2、研究区别

标注参考文献也是为了把前人的成果区分开来。这能表明论文的研究成果是自己写的,虽然引用了前人的观点、数据或其他资料。 但是标注出参考文献不仅能体现出自己的研究能力,也能体现自己的创新和价值。

以上内容参考:百度百科--参考文献

有哪些数据库论文文献

做科研必备6大文献数据库!

*关于数据库介绍可以点击第一行《做科研必备6大文献数据库!》查看

国内五大论文数据库如下:

一、中国知网提供的《中国学术期刊(光盘版)》

也称中国期刊全文数据库由清华同方股份有限公司出版。

收录1994年以来国内6 600种期刊,包括了学术期刊于非学术期刊,涵盖理工、农业、医药卫生、文史哲、政治军事与法律、教育与社会科学综合、电子技术与信息科学、经济与管理。

收录的学术期刊同时作为“中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊”。

但是收录的期刊不很全面,一些重要期刊未能收录。

二、中国生物医学文献数据库(CBMDISC)

数据库是中国医学科学院信息研究所开发研制,收录了自1978年以来1 600余种中国生物医学期刊。

范围涉及基础医学、临床医学、预防医学、药学、中医学及中药学等生物医学的各个领域。

三、中文生物医学期刊数据库(CMCC)

由中国人民解放军医学图书馆数据库研究部研制开发。

收录了1994年以来国内正式出版发行的生物医学期刊和一些自办发行的生物医学刊物1 000余种的文献题录和文摘。

涉及的主要学科领域有:基础医学、临床医学、预防医学、药学、医学生物学、中医学、中药学、医院管理及医学信息等生物医学的各个领域。

并具有成果查新功能医学全在线

四、万方数据资源系统(China Info)

由中国科技信息研究所,万方数据股份有限公司研制。

该数据库收录的期刊学科范围广,包括了学术期刊于非学术期刊,提供约2 000种的电子期刊的全文检索。

被收录的学术期刊都获得了“中国核心期刊(遴选)数据库来源期刊”的收录证书。

个别期刊甚至将“遴选”改成“精选”,或者干脆去掉。

很多作者因此误以为这就是核心期刊。

五、维普数据库

也称中文科技期刊数据库,维普科技期刊数据库,由中国科学技术信息研究所重庆分所出版。

收录了1989年以来我国自然科学、工程技术、农业科学、医药卫生、经济管理、教育科学和图书情报等学科9 000余种期刊,包括了学术与非学术期刊。

收录期刊数量很大,但不足之处是部分国家新闻出版总署公布的非法期刊也被收录了。

一般的,学术期刊都能进入至少1个国内期刊数据库。

期刊据数据库不是期刊的评价体系,对科研处的期刊性质评价也就缺乏足够的意义,故不宜作为期刊性质评价的依据。

另外还有:

1、万方数据

万方数据提供中国大陆科技期刊检索,是万方数据股份有限公司建立的专业学术知识服务网站。

隶属于万方数据资源系统,对外服务数据由万方数据资源系统统一部署提供。

2、全国报刊索引

收录全国包括港台地区的期刊8000种左右,月报道量在1.8万条以上,年报道量在44万条左右,书本式用户有3500多家,现又出版光盘数据库。

反映了中国政治、经济、军事、科学、文化、文学艺术、历史地理、科技等方面的发展情况,提供了国内外最新学术进展信息。

该索引是我国收录报刊种类最多,内容涉及范围最广,持续出版时间最长,与新文献保持同步发展的权威性检索刊物,也是查找建国以来报刊论文资料最重要的检索工具。

正文采用分类编排,先后采用过《中国人民大学图书分类法》和自编的《报刊资料分类表》,1980年起,仿《中国图书馆图书分类法》分21类编排,1992年全面改用《中国图书资料分类法》(第三版)编排,2000年开始用《中国图书馆分类法》(第四版)标引,计算机编排。

在著录上,《全国报刊索引》从1991年起采用国家标准——《检索期刊条目著录规则》进行著录,包括题名、著译者姓名、报刊名、版本、卷期标识、起止页码、附注等项。

同时,“哲社版”采用电脑编排,增加了“著者索引”、“题中人名分析索引”、“引用报刊一览表”,方便了读者的使用。

3、超星数字图书馆

为目前世界最大的中文在线数字图书馆,提供大量的电子图书资源提供阅读,其中包括文学、经济、计算机等五十余大类,数十万册电子图书,300万篇论文,全文总量4亿余页,数据总量30000GB,大量免费电子图书,并且每天仍在不断的增加与更新。

覆盖范围:涉及哲学、宗教、社科总论、经典理论、民族学、经济学、自然科学总论、计算机等各个学科门类。

本馆已订购67万余册。

收录年限:1977年至今。

4、维普资讯

维普资讯是科学技术部西南信息中心下属的一家大型的专业化数据公司,是中文期刊数据库建设事业的奠基人,公司全称重庆维普资讯有限公司。

目前已经成为中国最大的综合文献数据库。

从1989年开始,一直致力于对海量的报刊数据进行科学严谨的研究、分析,采集、加工等深层次开发和推广应用。

5、中宏数据库

中宏数据库由国家发改委所属的中国宏观经济学会、中宏基金、中国宏观经济信息网、中宏经济研究中心联合研创。

是由18类大库、74类中库组成,涵盖了九十年代以来宏观经济、区域经济、产业经济、金融保险、投资消费、世界经济、政策法规、统计数字、研究报告等方面的详尽内容,是目前国内门类最全,分类最细,容量最大的经济类数据库。

发展现状

在数据库的发展历史上,数据库先后经历了层次数据库、网状数据库和关系数据库等各个阶段的发展,数据库技术在各个方面的快速的发展。特别是关系型数据库已经成为目前数据库产品中最重要的一员,80年代以来,几乎所有的数据库厂商新出的数据库产品都支持关系型数据库,

即使一些非关系数据库产品也几乎都有支持关系数据库的接口。这主要是传统的关系型数据库可以比较好的解决管理和存储关系型数据的问题。随着云计算的发展和大数据时代的到来,关系型数据库越来越无法满足需要,

这主要是由于越来越多的半关系型和非关系型数据需要用数据库进行存储管理,以此同时,分布式技术等新技术的出现也对数据库的技术提出了新的要求,于是越来越多的非关系型数据库就开始出现,这类数据库与传统的关系型数据库在设计和数据结构有了很大的不同,

它们更强调数据库数据的高并发读写和存储大数据,这类数据库一般被称为NoSQL(Not only SQL)数据库。而传统的关系型数据库在一些传统领域依然保持了强大的生命力。

以上内容参考:百度百科——数据库

外文数据库有很多个,我将分享3个我经常用的外文数据库。

1、Wiley InterScience(英文文献期刊)

Wiley InterScience收录了360多种科学、工程技术、医疗领域及相关专业期刊、30多种大型专业参考书、13种实验室手册的全文和500多个题目的Wiley学术图书的全文。其中被SCI收录的核心期刊近200种。

2、掌桥科研

掌桥科研,是咱们国内目前外文文献最全的专业网站。外文文献包含来自Springer、Elsevier、Wiley、Taylor&Francis、IEEE、SPIE、AIAA、ASME等国外知名数据库的外文文献资源,以及来自美国政府机构的外文科技报告等特色外文文献资源。

3.IET数据库

IEL数据库(IEEE/IET Electronic Library)是IEEE旗下的在线数字资源,通过智能的检索平台为您提供创新的文献信息。收录了电气电子工程、计算机科学、人工智能、机器人、自动化控制、遥感和核工程领域的期刊。IEEE每年在全球举办超过900场的学术会议,会议涉及电气电子、通信和计算机等传统领域,以及诸多新兴热点领域,如纳米、生物医学工程、能源、自动化控制等。

只有四大数据库吧知网、万方、维普、龙源

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你参考的什么文章或书籍那就是什么。参考文献自己找就好。

毕业论文参考文献汇总

大学生活要接近尾声了,毕业论文是毕业生都必须通过的,毕业论文是一种有计划的检验大学学习成果的形式,写毕业论文需要注意哪些格式呢?以下是我精心整理的毕业论文参考文献,希望能够帮助到大家。

1、唐国兴,计量经济学——理论、方法和模型,复旦大学出版社,1988。

2、张寿、于清文,计量经济学,上海交通大学出版社,1984。

3、邹至庄,经济计量学,中国友谊出版公司,1988。

4、古扎拉蒂 计量经济学(上,下),中国人民大学出版社2000年中译本。

5、伍德里奇,计量经济学导论——现代观点,中国人民大学出版社2003年中译本。

6、William H. Greene, Econometrics, 4th ed. 清华大学出版社2001年影印本。

7、汉密尔顿,时间序列分析,中国社会科学出版社1999中译本。

8、易丹辉,数据分析与Eviews应用,中国统计出版社2002。

9、张晓峒主编,计量经济学软件Eviews使用指南,南开大学出版社2003。

10、拉姆.拉玛丹山《应用计量经济学》,机械工业出版社2003中译本。

11、Box, Jenkins, Reinsel《时间序列分析:预测和控制(第三版)》,中国统计出版社,1997年中译本。

12、陆懋祖《高等时间序列计量经济学》,上海人民出版社,1999。

13、韩德瑞、秦朵《动态经济计量学》,上海人民出版社,1998。

14、谢识予、朱弘鑫《高级计量经济学》复旦大学出版社,2005。

15、弗朗西斯《商业和经济预测中的时间序列模型》,中国人民大学出版社,2002。

16、朱平芳《现代计量经济学》,上海财经大学出版社,2004。

17、Pindyck R S, Rubinfeld D L, Econometrics Models and Economic Forecasts, 4th ed. The McGraw-Hill Companies, Inc. 1998.

18、Johnston, J. and J. DiNardo, 1997, Econometric Methods, 4th ed., McGraw-Hill.

19、Wallace T D, Silver J L. Econometrics-An Introduction. Addison-Wesley Publishing Company, Inc. 1988.

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有期刊杂志,书籍和论文三种,在建模论文的写法都不一样,论文格式中应该会有

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