文本挖掘硕士毕业论文

硕士研究生学位论文的字数要求

在学习、工作中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，借助论文可以有效提高我们的写作水平。相信许多人会觉得论文很难写吧，以下是我整理的硕士研究生学位论文的字数要求，希望对大家有所帮助。

对于硕士研究生来说，毕业论文是学习成功与否的最后一道关卡，顺利通过毕业论文和答辩就能获得学位证书了，那么发表硕士学位论文有没有字数限制呢?一般对论文的字数是有要求的，大多数学位论文都要在3万字以上，从选题背景、研究内容、意义等，每个部分都要详细，字数太少首先会给评审老师留下不好的印象，所以建议大家要尽量挖掘研究内容，包括试验方法、试验材料都要详细论述。

在职研究生论文字数是有限制的。该要求是与学员们所报考的院校有关的，不同学校要求也就不一样，但是一般要求在2-3万字，也有要求达到4-5万字的。

院校规定：在职研究生论文字数一般都是根据学员们所报考的院校以及专业来规定的。而且学员们在论文创作阶段时，所报院校肯定会对毕业论文有一个文字性的说明，学员们一定要认真的阅读该文字上面的要求，严格执行。

严格按照字数规定：学员们在创作论文的时候一定要严格按照院校的相关规定进行。一般院校对于学员们的论文字数要求还是非常的严格的，必须达到所规定的字数才可以，学员们在创作论文的时候一定要有良好的论文框架，这样才能有美观程度。

不要大幅度增加：对于有的学员来说，总是以为自己写的字数越多通过的概率也就越大。其实不然，学员们写的多了，问题相对也就出来了。所以学员们不要想当然的写更多的字数，当心弄巧成拙。在职研究生论文字数是有限制的，主要是依据学员们所报考的院校以及所选择的专业决定的。

一、论文封面要求

1.封面采用研究生处下发的统一封面格式;

2.封面要求用A4白色铜版纸;

二、中文摘要

中文摘要应说明论文的目的、研究方法、研究成果、结论和意义论文摘要应尽量突出学位论文中具有的创新性和新见解。

1.硕士学位论文中文摘要字数为500—800字，博士学位论文中文摘要字数为1000—1500字;

2.中文摘要及其关键词另设一页;

(1)在“论文摘要”(三号宋体加黑)下空一行打印摘要内容(四号宋体)，每段内容开头之前空二格，其标点符号占一格。

(2)在写完摘要内容后下空二行填写“关键词”(四号黑体)，关键词的数量不超过3-5个，关键词的字数不超过4-6个。

三.英文摘要

英文摘要内容应与中文摘要内容相一致，要符合英语语法，语句通顺。

1. 英文摘要另设一页;

2.摘要内容每段开头留四个字符空格。

四.目录

1.“目录”两字(三号宋体加黑)居中，下空一行为章、节、小节和页码。

2.每章的标题为四号宋体加黑，每节的标题为小四号宋体加黑。

五.引言

引言是学位论文主体部分的开始，主要介绍本研究领域的'国内外现状和相关领域中已有的研究成果。介绍本论文所要解决的问题和预期结果。

六.正文

正文是学位论文的主体(采用小四号宋体)。

七.结论

结论是学位论文总体的总结，要求观点明确、精练、完整。认真阐述自己研究的创造性成果及在本领域中的意义。

八.参考文献

1.参考文献采按先后顺序用阿拉伯数字连续编号，符号置于方括号内。一种文献在同一文中被反复引用者，用同一序号表示。

2.参考文献的著录项目要齐全，注明序号，作者，题目，刊名，出版年份，卷号(期号)，

3.参考文献的类型以单字母方式标识：M-专著，C—论文集，N—报纸文章，J—期刊文章，D—学位论文，R—研究报告，S—标准，P—专利，其他未说明的文献类型，采用字母“Z”标识。

九.学位论文字数要求

按有关规定，硕士学位论文一般不少于3万字;博士论文一般不少于5万字。

备 注：学位论文必须将第二页一起进行打印装订交研究生处。

一、论文的结构顺序

1、封面

2、目录

3、中文摘要及关键词

4、英文摘要及关键词

5、正文

6、全文脚注

7、参考文献

8、附件

9、 封底

二、论文各部分具体要求

1、封面：应包括论文题目、专业名称、研究方向、本人姓名及学号、论文完成日期、指导教师及职称等内容，统一用打印方式。

2、目录：包括摘要、引言、各章节标题、文献附录（包括图目、表目、谱例等）及其所在页码，依次编列。

3、中文摘要及关键词：硕士论文的中文摘要1000-1500字左右。摘要应说明工作目的、研究方法、成果和结论。力求语言精炼，突出本论文的创造性成果。为便于文献检索，摘要下方另起一行注明本论文的关键词（3-5个）关键词须符合《汉语主题词表》（中国科学技术情报研究所、北京图书馆主编，科学技术文献出版社1980年出版）的规范。

4、英文摘要及关键词：英文摘要内容须与中文摘要相对应，以便于国际交流。摘要下方另起一行注明与中文关键词相对应的英文关键词（3-5个）。

5、正文：是学位论文的主体，正文篇幅一般为15000-30000字左右，其中，理论专业字数不少于三万字，正文部分一般包括：

（1）绪论：或称序言、引言，说明选题的目的和意义，指明论文的研究范围，要求对该论题国内外研究现状进行必要的文献综述。

（2）本论：为论文的主体部分，应包括论点、论据与论证过程。论点要求有新见解或新发现，提出新观点；论据要求充分翔实、准确可靠；论证过程要求结构严谨、层次清晰、概念明确、逻辑严密。能体现出研究者本人自觉而训练有素的方法论意识。文字表达力求规范、准确和流畅。

（3）结论：论文应有结论，结论应该明确、精炼、完整，阐述自己的创造性工作在本研究领域中的意义和作用。严格区分本人的研究成果与导师或其他人的科研成果的界限。

6、全文脚注：凡引用或转引他人观点或文献资料，均应如实说明、详加注释，力求准确、客观。文章所有注释及引文出处一律采用脚注。要求注明作者、文献名、来源（期刊名称、年份、期数、页码，书籍需注明出版单位、年份、页码，网上资料需注明网址和时间）。

7、参考文献：按照中华人民共和国国家标准GB7714-87《文后参考文献著录规则》，要求只列出自己阅读过、文中引用过、正式出版和发表的文献资料。要求注明作者、题目、来源（期刊名称、年份、期数，书籍需注明出版单位、年份）。外文文章应列出原名。中外文献分开，中文文献按著者姓氏笔划排列，英文文献按字母顺序排列。中文在前，英文在后。

8、附件：第一手资料或新发现材料要求以附件形式提供。

10、封底

三、论文的书写与排版要求

1、本规范以中华人民共和国国家标准GB7713-87《科学技术报告、学位论文和学术论文的编写格式》为基准制定。

2、提交纸质文本和与之一致的电子文本。电子文本用WORD软件编辑保存为“。doc”格式文件。纸张与版芯均采用WORD软件的默认值，即：A4纸张（210mm×297mm），上下边距为250mm，左右边距为260mm.纸质文本与电子文本统一格式，用A4标准大小的白纸，双面打印。正文中的附图和谱例必须为插入的电子文本。

3、字体要求：中文字体统一使用宋体，英文字体使用Times New Roman.

4、字号要求：

正文中的一级标题：小三号字

二级标题：四号字

三级标题：小四号字

四级标题：五号字

标题一律用粗体（Boldface），标题体系须一致

正文一律用五号（号）字，倍行距

引文一律用五号（号）楷体字，倍行距

脚注一律用小五号楷体字

5、每段开头缩进两个汉字（或四个英文字符）的位置，段与段之间不空行。

6、页脚：页脚中下插入页码（小五号字体）。

数据挖掘在软件工程技术中的应用毕业论文

【 摘要 】计算机技术在发展，软件也发展的越来越复杂，而系统开发工作也显得更加重要。信息技术的广泛应用会产生大量数据，通过对数据进行挖掘，分析其存在的规律，对实现数据资源的有效利用意义重大。本文就数据挖掘技术在软件工程中的应用作简要阐述。

【 关键词 】数据挖掘技术；软件工程中；应用软件技术

随着信息技术发展而快速发展，但是其可控性并不是特别强。软件在应用过程中会产生大量数据，数据作为一种宝贵的资源，有效的利用可以带来价值增值。作为软件开发行业，数据挖掘技术应用则实现了数据资源的有效利用，通过对其中规律进行研究，为软件工程提供相应指导，并且对于系统故障能够有效处理，成本评估的有效性也能够提升。

1数据挖掘技术应用存在的问题

信息数据自身存在的复杂性

软件工程所包含的数据可以分为两个类别，结构化与非结构化。在非结构化数据中软件代码发挥着重要作用。而对结构化数据产生影响的则是软件版本信息。结构与非结构化数据二者之间联系非常密切。实现数据有效利用就需要通过一定技术找出其中的规律。数据挖掘技术则刚好满足需求。利用该技术对结构与非结构化数据进行整合，提升其使用的有效性。

在评价标准方面缺乏一致性

数据挖掘技术在生活中的应用比较广泛，通过该技术应用能够更好的对实际情况进行评价，从而对结果进行优化。但是由于没有统一标准，导致了软件信息复杂。而在表述方式方面自身又存有差异性。信息获取者无法有效的对信息进行应用及对比。而信息缺乏统一标准的原因就在于评价方式不一致。

2数据挖掘技术在软件工程中的应用

数据挖掘执行记录

执行记录挖掘主要是对主程序的路径进行分析，从而发现程序代码存有的相关关系。其实质是通过对相关执行路径进行分析，并进行逆向建模，最终达到目的。作用在于验证，维护，了解程序。记录挖掘的过程通常是对被分析的系统进行初步插装，之后是记录过程，该过程在执行上一步程序后，对应用编程接口，系统，模块的状态变量记录，最后是对所得到的信息进行约简，过滤，聚类。最终得到的模型能够表达系统的特征。

漏洞检测

系统或是软件自身都会存在漏洞，漏洞自身具一定的隐蔽性，由于人的思维存在某些盲区，无法发现漏洞的存在，就需要借助于某些软件。检测漏洞的目的就在于找出软件中存在的漏洞及错误，并对其进行修复，从而保证软件质量与安全。将数据挖掘技术应用于软件检测，首先要确定测试项目，结合到用户需要，对测试内容进行规划，从而确定测试方法，并制定出具体方案。测试工作环节主要是对数据进行清理与转换，其基础在于漏洞数据收集，通过对收集与采集的信息进行清理，将与软件数据有关联同时存在缺陷的数据筛选出来，而将剩余无数据清理，对丢失项目采取相应措施补充，将其属性转换为数值表示。之后是选择适当的'模型进行训练与验证，该环节要结合到项目实际的需要选择挖掘方式，通过对不同数据结果进行分析与比较找到最适合的方式。之后则是重复应用上述方法，对软件存在的漏洞进行定位与检测。并将与之对应的数据收集于软件库，在对漏洞进行描述的基础上分类，最后将通过挖掘得到的知识应用到测试的项目中.

开源软件

对于开源软件的管理由于其自身的开放，动态与全局性，需要与传统管理软件进行区别对待，一般情况下，成熟的开源软件对于软件应用记录较为完整，参与的内容包括了错误报告，开发者活动。参与开发的工作人员会处在动态变化之中，存在动态变化的原因就在于软件的开放性。同时对于软件中动态性特征的挖掘，可达到对开源软件进行优质管理的目标。

版本控制信息

为了保证参与项目人员所共同编辑内容的统一性，就需要对系统应用进行控制。软件开发工程应用中，开发工作管理与保护都会通过版本控制系统来实施。并且其应用方式主要是对变更数据挖掘，找出不同模块及系统存在关系，并对程序中可能会存在的漏洞进行检测。此类技术的应用，使得系统后期维护成本被有效的降低，而对后期变更产生的漏洞也有一定的规避作用。

3数据挖掘在软件工程中的应用

关联法

该方法作用在于寻找数据中存在的相关联系与有趣关联。而体现的关联规则有两个明显的特征。①支持度；②信度。前者表示在某个事物集中，两个子集出现的概率是相同的。而后者则表明了某事物在事物集中出现的概率，而另一事物也会出现。

分类方法

该方法主要是应用于分类标号与离散值的操作。该方法的操作步骤是，首先要建立相应的模型，对数据进行描述，并利用模型对其进行分类。在分类方法选择方面，常用的有判定树法，贝叶斯法，支持项量机法等。判定树法应用的基础是贪心算法。

聚类方法

该方法常用的有划分方法，基于密度，模型，网格的方法与层次方法。聚类分析输入的是一组有序对，有序对中的数据分别表示了样本，相似度。其基本的应用理论是依据不同的对象数据予以应用。

4数据挖掘在软件工程中的应用

对克隆代码的数据挖掘

在软件工程中最为原始的是对克隆代码的检查测试。就其方式而言有文本对比为基础，标识符对比为基础。前者是利用系统中程序代码包含的语句进行判断。该方法在后期改进过程中主要是对字符串匹配效率进行提升。实际应用过程中是通过相关函数匹配对效率进行优化。

软件数据检索挖掘

该方法同样是软件工程中原始的挖掘需求之一。该方法在应用时主要有以下三个步骤。

①数据录入。其实质是对需要检索的信息录入，并结合到使用者需要在数据中查找使用者需要的数据。

②信息查找过程。确认了用户需要查找的信息后，系统将依据信息内容在数据库中进行查找，并分类罗列。

③信息数据导出与查看。用户可以依据自身需要将数据导出或者是在线查看。数据在导出时会形成相应的记录，客户再次进行查找时就会更加的方便与快捷。而将数据导出则需要利用到相关的软件。

应用于设计的三个阶段

软件工程有许多关于软件的资料，资料通常是存放于代码库中。数据运用可以提升工作效率。软件工程每一次循环都会产生大量的数据。基于软件工程生命周期可以将其分为分析设计，迭代的开发，维护应用三个阶段。

面向项目管理数据集的挖掘

软件开发工作到目前已经是将多学科集中于一体。如经济学，组织行为学，管理学等。对于软件开发者而言，关注的重点除过技术方面革新外，同时也需要科学规范的管理。除过对于版本控制信息挖掘外，还有人员组织关系挖掘。对于大规模的软件开发工作而言，对人力资源的有效分配与协调也是软件工作领域需要面对的问题。例如在大型系统开发过程中，往往会有许多人参与其中，人员之间需要进行沟通交流。交流方式包括了面对面沟通，文档传递，电子信息等。通过对人员之间的关系进行挖掘，有利于管理工作开展。员工群体存在的网络是社会网络。通过人员合理组织与分配，将会影响到项目进度，成本，成功的可能性。而对该方面实施研究通常采用的是模拟建模。

5结束语

软件工程技术在生活中许多领域都有广泛的应用，数据挖掘作为其中的一项技术，其重要性及作用随着技术发展而表现的越加明显。为了保证挖掘技术的可靠性与高效，与其它工程技术有一定融合性。数据挖掘在实际应用工作中体现出了巨大的经济效益，因此应该大力推进其应用的范围，并拓展其应用的深度与层次。

参考文献

[1]李红兰.试论数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].电脑知识与技术，2016（34）.

[2]雷蕾.关于数据挖掘技术在软件工程中的应用综述究[J].电子测试，2014（02）.

[3]孙云鹏.数据挖掘技术在软件工程中的应用综述[J].中国新通信，2015（15）.