数据挖掘论文的参考文献

　　在日常学习、工作生活中，大家都有写论文的经历，对论文很是熟悉吧，借助论文可以有效训练我们运用理论和技能解决实际问题的的能力.相信写论文是一个让许多人都头痛的问题，以下是小编收集整理的数据挖掘论文的参考文献，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友.

　　数据挖掘论文的参考文献 篇1

　　[1]刘莹。基于数据挖掘的商品销售预测分析[J].科技**.2014（07）

　　[2]姜晓娟，郭一娜.基于改进聚类的电信客户流失预测分析[J].太原理工大学学报.2014（04）

　　[3]李欣海.随机森林模型在分类与回归分析中的应用[J].应用昆虫学报.2013（04）

　　[4]朱志勇，徐长梅，刘志兵，胡晨刚。基于贝叶斯网络的客户流失分析研究[J].计算机工程与科学.2013（03）

　　[5]翟健宏，李伟，葛瑞海，杨茹。基于聚类与贝叶斯分类器的网络节点分组算法及评价模型[J].电信科学.2013（02）

　　[6]王曼，施念，花琳琳，杨永利。成组删除法和多重填补法对随机缺失的二分类变量资料处理效果的比较[J].郑州大学学报（医学版）.2012（05）

　　[7]黄杰晟，曹永锋。挖掘类改进决策树[J].现代计算机（专业版）.2010（01）

　　[8]李净，张范，张智江。数据挖掘技术与电信客户分析[J].信息通信技术.2009（05）

　　[9]武晓岩，李康。基因表达数据判别分析的随机森林方法[J].*卫生统计.2006（06）

　　[10]张璐。论信息与企业竞争力[J].现代**.2003（01）

　　[11]杨毅超。基于Web数据挖掘的作物商务*台分析与研究[D].湖南农业大学2008

　　[12]徐进华。基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].**交通大学2009

　　[13]俞驰。基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学2009

　　[14]冯军。数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].**邮电大学2009

　　[15]于宝华。基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学2009

　　[16]王仁彦。数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学2010

　　[17]彭智军。数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学2005

　　[18]涂继亮。基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学2005

　　[19]贾**。数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].***大学2005

　　[20]马飞。基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学2006

　　[21]周霞。基于云计算的太阳风大数据挖掘分类算法的研究[D].成都理工大学2014

　　[22]阮伟玲。面向生鲜农产品溯源的基层数据库建设[D].成都理工大学2015

　　[23]*。复合材料加工工艺数据库构建及数据集成[D].大连理工大学2014

　　[24]陈鹏程。齿轮数控加工工艺数据库开发与数据挖掘研究[D].合肥工业大学2014

　　[25]岳雪。基于海量数据挖掘关联测度工具的设计[D].西安财经学院2014

　　[26]丁翔飞。基于组合变量与重叠区域的SVM—RFE方法研究[D].大连理工大学2014

　　[27]刘士佳。基于MapReduce框架的频繁项集挖掘算法研究[D].哈尔滨理工大学2015

　　[28]张晓东。全序模块模式下范式分解问题研究[D].哈尔滨理工大学2015

　　[29]尚丹丹。基于虚拟机的Hadoop分布式聚类挖掘方法研究与应用[D].哈尔滨理工大学2015

　　[30]王化楠。一种新的混合遗传的基因聚类方法[D].大连理工大学2014

　　拓展阅读

　　什么是大数据?

　　“大数据”到底有多大?根据研究机构统计，仅在2011年，全球数据增量就达到了1.8ZB(即1.8**GB)，相当于全世界每个人产生200GB以上的数据。这种增长趋势仍在加速，据保守预计，接下来几年中，数据将始终保持每年50%的增长速度。

　　纵观人类历史，每一次划时代的变革都是以新工具的出现和应用为标志的。蒸汽机把人们从农业时代带入了工业时代，计算机和互联网把人们从工业时代带入了信息时代，而如今大数据时代已经到来，它源自信息时代，又是信息时代全方位的深化应用与延伸。大数据时代的生产原材料是数据，生产工具则是大数据技术，是对信息时代所产生的海量数据的挖掘和分析，从而快速地获取有价值信息的技术和应用。

　　概括来讲，大数据有三个特征，可总结归纳为“3V”，即量(Volume)、类(Variety)、时(Velocity)。量，数据容量大，现在数据单位已经跃升至ZB级别。类，数据种类多，主要来自业务系统，例如社交网络、电子商务和物联网应用。时，处理速度快，时效性要求高，从传统的事务性数据到实时或准实时数据。

　　什么是数据挖掘?

　　数据挖掘，又称为知识发现(Knowledge Discovery)，是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术。知识发现过程通常由数据准备、规律寻找和规律表示3个阶段组成。数据准备是从数据中心存储的数据中选取所需数据并整合成用于数据挖掘的数据集;规律寻找是用某种方法将数据集所含规律找出来;规律表示则是尽可能以用户可理解的方式(如可视化)将找出的规律表示出来。

　　“数据海量、信息缺乏”是相当多企业在数据大集中之后面临的尴尬问题。目前，大多数事物型数据库仅实现了数据录入、查询和统计等较低层次的功能，无法发现数据中存在的有用信息，更无法进一步通过数据分析发现更高的价值。如果能够对这些数据进行分析，探寻其数据模式及特征，进而发现某个客户、群体或**的兴趣和行为规律，专业人员就可以预测到未来可能发生的变化趋势。这样的数据挖掘过程，将极大拓展企业核心竞争力。例如，在网上购物时遇到的提示“浏览了该商品的人还浏览了如下商品”，就是在对大量的购买者“行为轨迹”数据进行记录和挖掘分析的基础上，捕捉总结购买者共**惯行为，并针对性地利用每一次购买机会而推出的销售策略。

　　数据挖掘在供电企业的应用前景

　　随着社会的进步和信息通信技术的发展，信息系统在各行业、各领域快速拓展。这些系统采集、处理、积累的数据越来越多，数据量增速越来越快，以至用“海量、爆炸性增长”等词汇已无法形容数据的增长速度。

　　2011年5月，全球知名咨询公司麦肯锡全球研究院发布了一份题为《大数据：创新、竞争和生产力的.下一个新领域》的报告。报告中指出，数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域，逐渐成为重要的生产因素;而人们对于大数据的运用预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。2012年3月29日，***在白宫网站上发布了《大数据研究和发展倡议》，表示将投资2亿美元启动“大数据研究和发展计划”，增强从大数据中分析萃取信息的能力。

　　在电力行业，坚强智能电网的迅速发展使信息通信技术正以前所未有的广度、深度与电网生产、企业管理快速融合，信息通信系统已经成为智能电网的“中枢神经”，支撑新一代电网生产和管理发展。目前，国家电网公司已初步建成了**领先、国际一流的信息集成*台。随着三地集中式数据中心的陆续投运，一级部署业务应用范围的拓展，结构化和非结构化数据中心的上线运行，电网业务数据从总量和种类上都已初具规模。随着后续智能电表的逐步普及，电网业务数据将从时效性层面进一步丰富和拓展。大数据的“量类时”特性，已在海量、实时的电网业务数据中进一步凸显，电力大数据分析迫在眉睫。

　　当前，电网业务数据大致分为三类：一是电力企业生产数据，如发电量、电压稳定性等方面的数据;二是电力企业运营数据，如交易电价、售电量、用电客户等方面的数据;三是电力企业管理数据，如ERP、一体化*台、协同办公等方面的数据。如能充分利用这些基于电网实际的数据，对其进行深入分析，便可以提供大量的高附加值服务。这些增值服务将有利于电网安全检测与**(包括大灾难预警与处理、供电与电力调度决策**和更准确的用电量预测)，客户用电行为分析与客户细分，电力企业精细化运营管理等等，实现更科学的需求侧管理。

　　例如，在电力营销环节，针对“大营销”体系建设，以客户和市场为导向，省级集中的95598客户服务、计量检定配送业务属地化管理的营销管理体系和24小时面向客户的营销服务系统，可通过数据分析改善服务模式，提高营销能力和服务质量;以分析型数据为基础，优化现有营销**模式，科学配置计量、收费和服务资源，构建营销稽查数据**分析模型;建立各种针对营销的系统性算法模型库，发现数据中存在的隐藏关系, 为各级决策者提供多维的、直观的、全面的、深入的分析预测性数据, 进而主动把握市场动态,采取适当的营销策略，获得更大的企业效益，更好地服务于社会和经济发展。此外，还可以考虑在电力生产环节，利用数据挖掘技术，在线计算输送功率极限，并考虑电压等因素对功率极限的影响，从而合理设置系统输出功率，有效*衡系统的安全性和经济性。

　　公司具备非常好的从数据运维角度实现更大程度信息、知识发现的条件和基础，完全可以立足数据运维服务，创造数据增值价值，提供并衍生多种服务。以数据中心为纽带，新型数据运维的成果将有可能作为一种新的消费形态与交付方式，给客户带来全新的使用体验，打破传统业务系统间各自为阵的局面，进一步推动电网生产和企业管理，从数据运维角度对企业生产经营、管理以及坚强智能电网建设提供更有力、更长远、更深入的支撑。

　　数据挖掘专业就业方向

　　1.数据挖掘主要是做算法还是做应用?分别都要求什么?

　　这个问题太笼统，基本上算法和应用是两个人来做的，可能是数据挖掘职位。做算法的比较少，也比较高级。

　　其实所谓做算法大多数时候都不是设计新的算法(这个可以写论文了)，更多的是技术选型，特征工程抽取，最多是实现一些已经有论文但是还没有开源模块的算法等，还是要求扎实的算法和数据结构功底，以及丰富的分布式计算的知识的，以及不错的英文阅读和写作能力。但即使是这样也是百里挑一的，很难找到。

　　绝大读书数据挖掘岗位都是做应用，数据清洗，用现成的库建模，如果你自己不往算法或者架构方面继续提升，和其他的开发岗位的性质基本没什么不同，只要会编程都是很容易入门的。

　　2.北上广以外的普通公司用的多吗?待遇如何?

　　实际情况不太清楚，由于数据挖掘和大数据这个概念太火了，肯定到处都有人招聘响应的岗位，但是二线城市可能仅仅是停留在概念上，很多实际的工作并没有接触到足够大的数据，都是生搬硬套框架(从我面试的人的工作经验上看即使是在北上广深这种情况也比较多见)。

　　只是在北上广深，可能接触到大数据的机会多一些。而且做数据挖掘现在热点的技术比如Python，Spark，Scala，R这些技术除了在一线城市之外基本上没有足够的市场(因为会的人太少了，二线城市的公司找不到掌握这些技术的人，不招也没人学)。

　　所以我推测二线城市最多的还是用JAVA+Hadoop，或者用JAVA写一些Spark程序。北上广深和二线城市程序员比待遇是欺负人，就不讨论了。

　　3.和前端后端程序员比有什么区别?有什么优缺点?

　　和传统的前后端程序员相比，最主要的去别就是对编程水*的要求。从我招聘的情况来看，做数据挖掘的人编程水*要求可以降低一个档次，甚至都不用掌握面向对象。

　　但是要求技术全面，编程、SQL，Linux，正则表达式，Hadoop，Spark，爬虫，机器学习模型等技术都要掌握一些。前后端可能是要求精深，数据挖掘更强调广博，有架构能力更好。

　　4.目前在学习机器学习，如果想找数据挖掘方面的工作应该学习哪些内容?

　　打基础是最重要的，学习一门数据挖掘常用的语言，比如Python，Scala，R;学习足够的Linux经验，能够通过awk，grep等Linux命令快速的处理文本文件。掌握SQL，MySQL或者PostgreSQL都是比较常用的关系型数据库，搞数据的别跟我说不会用数据库。

　　补充的一些技能，比如NoSQL的使用，Elasticsearch的使用，分词(jieba等模块的使用)，算法的数据结构的知识。

　　5.hadoop,hive之类的需要学习吗?

　　我觉得应当学习，首先Hadoop和Hive很简单(如果你用AWS的话你可以开一台EMR，上面直接就有Hadoop和Hive，可以直接从使用学起)。

　　我觉得如果不折腾安装和部署，还有Linux和MySQL的经验，只要半天到一天就能熟悉Hadoop和Hive的使用(当然你得有Linux和MySQL的基础，如果没有就先老老实实的学Linux和MySQL，这两个都可以在自己的PC上安装，自己折腾)。

　　Spark对很多人来说才是需要学习的，如果你有JAVA经验大可以从JAVA入门。如果没有那么还是建议从Scala入门，但是实际上如果没有JAVA经验，Scala入门也会有一定难度，但是可以慢慢补。

　　所以总的来说Spark才足够难，以至于需要学习。

　　最后的最后我有一些建议。第一要对自己有一个系统的认知，自己的编程水*够么，SQL会用么，Linux会用么，能流畅的看英文文档么?

　　如果上面任何一个问题的答案是No，我都不建议直接转行或者申请高级的数据挖掘职位(因为你很难找到一个正经的数据挖掘岗位，顶多是一些打擦边球的岗位，无论是实际干的工作还是未来的成长可能对你的帮助都不大)。

　　无论你现在是学生还是已经再做一些前段后端、运维之类的工作你都有足够的时间补齐这些基础知识。

　　补齐了这些知识之后，第一件事就是了解大数据生态，Hadoop生态圈，Spark生态圈，机器学习，深度学习(后两者需要高等数学和线性代数基础，如果你的大学专业学这些不要混)。

数据挖掘论文的参考文献扩展阅读

数据挖掘论文的参考文献（扩展1）

——Web数据挖掘技术探析论文

Web数据挖掘技术探析论文

　　在日复一日的学习、工作生活中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文对于所有教育工作者，对于人类整体认识的提高有着重要的意义。那么你知道一篇好的论文该怎么写吗？以下是小编收集整理的Web数据挖掘技术探析论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

　　Web数据挖掘技术探析论文 篇1

　　引言

　　当前，随着网络技术的发展和数据库技术的迅猛发展，有效推动了商务活动由传统活动向电子商务变革。电子商务就是利用计算机和网络技术以及远程通信技术，实现整个商务活动的电子化、数字化和网络化。基于Internet的电子商务快速发展，使现代企业积累了大量的数据，这些数据不仅能给企业带来更多有用信息，同时还使其他现代企业管理者能够及时准确的搜集到大量的数据。访问客户提供更多更优质的服务，成为电子商务成败的关键因素，因而受到现代电子商务经营者的高度关注，这也对计算机web数据技术提出了新的要求，Web数据挖掘技术应运而生。它是一种能够从网上获取大量数据，并能有效地提取有用信息供企业决策者分析参考，以便科学合理制定和调整营销策略，为客户提供动态、个性化、高效率服务的全新技术。目前，它已成为电子商务活动中不可或缺的重要载体。

　　计算机web数据挖掘概述

　　1.计算机web数据挖掘的由来

　　计算机Web数据挖掘是一个在Web资源**对自己有用的数据信息进行筛选的过程。Web数据挖掘是把传统的数据挖掘思想和方法移植到Web应用中，即从现有的Web文档和活动中挑选自己感兴趣且有用的模式或者隐藏的数据信息。计算机Web数据挖掘可以在多领域中展示其作用，目前已被广泛应用于数据库技术、信息获取技术、统计学、人工智能中的机器学习和神经网络等多个方面，其中对商务活动的变革起到重大的推动作用方面最为明显。

　　2.计算机Web数据挖掘含义及特征

　　(1)Web数据挖掘的含义

　　Web数据挖掘是指数据挖掘技术在Web环境下的应用，是一项数据挖掘技术与WWW技术相结合产生的新技术，综合运用到了计算机语言、Internet、人工智能、统计学、信息学等多个领域的技术。具体说，就是通过充分利用网络(Internet)，挖掘用户访问日志文件、商品信息、搜索信息、购销信息以及网络用户登记信息等内容，从中找出隐性的、潜在有用的和有价值的信息，最后再用于企业管理和商业决策。

　　(2)Web数据挖掘的特点

　　计算机Web数据挖掘技术具有以下特点：一是用户不用提供主观的评价信息;二是用户“访问模式动态获取”不会过时;三是可以处理大规模的数据量，并且使用方便;四是与传统数据库和数据仓库相比，Web是一个巨大、分布广泛、全球性的信息服务中心。

　　(3)计算机web数据挖掘技术的类别

　　web数据挖掘技术共有三类：第一类是Web使用记录挖掘。就是通过网络对Web日志记录进行挖掘，查找用户访问Web页面的模式及潜在客户等信息，以此提高其站点所有服务的竞争力。第二类是Web内容挖掘。既是指从Web文档中抽取知识的过程。第三类是Web结构挖掘。就是通过对Web上大量文档集合的内容进行小结、聚类、关联分析的方式，从Web文档的**结构和链接关系中预测相关信息和知识。

　　计算机web数据挖掘技术与电子商务的关系

　　借助计算机技术和网络技术的日臻成熟，电子商务正以其快速、便捷的特点受到越来越多的企业和个人的关注。随着电子商务企业业务规模的不断扩大，电子商务企业的商品和客户数量也随之迅速增加，电子商务企业以此获得了大量的数据，这些数据正成为了电子商务企业客户管理和销售管理的重要信息。为了更好地开发和利用这些数据资源，以便给企业和客户带来更多的便利和实惠，各种数据挖掘技术也逐渐被应用到电子商务网**。目前，基于数据挖掘(特别是web数据挖掘)技术构建的电子商务推荐系统正成为电子商务推荐系统发展的一种趋势。

　　计算机web数据挖掘在电子商务中的具体应用

　　(1)电子商务中的web数据挖掘的过程

　　在电子商务中，web数据挖掘的过程主要有以下三个阶段：既是数据准备阶段、数据挖掘操作阶段、结果表达和解释阶段。如果在结果表达阶段中，分析结果不能让电子商务企业的决策者满意，就需要重复上述过程，直到满意为止。

　　(2)Web数据挖掘技术在电子商务中的应用

　　目前，电子商务在企业中得到广泛应用，极大地促进了电子商务网站的兴起，经过分析一定时期内站点上的用户的访问信息，便可发现该商务站点上潜在的客户群体、相关页面、聚类客户等数据信息，企业信息系统因此会获得大量的数据，如此多的数据使Web数据挖掘有了丰富的数据基础，使它在各种商业领域有着更加重要的.实用价值。因而，电子商务必将是未来Web数据挖掘的主攻方向。Web数据挖掘技术在电子商务中的应用主要包含以下几方面：

　　一是寻找潜在客户。电子商务活动中，企业的销售商可以利用分类技术在Internet上找到潜在客户，通过挖掘Web日志记录等信息资源，对访问者进行分类，寻找访问客户共同的特征和规律，然后从已经存在的分类中找到潜在的客户。

　　二是留住访问客户。电子商务企业通过商务网站可以充分挖掘客户浏览访问时留下的信息，了解客户的浏览行为，然后根据客户不同的爱好和要求，及时做出让访问客户满意的页面推荐和专属性产品，以此来不断提高网站访问的满意度，最大限度延长客户驻留的时间，实现留住老客户发掘新客户的目的。

　　三是提供营销策略参考。通过Web数据挖掘，电子商务企业销售商能够通过挖掘商品访问情况和销售情况，同时结合市场的变化情况，通过聚类分析的方法，推导出客户访问的规律，不同的消费需求以及消费产品的生命周期等情况，为决策提供及时而准确的信息参考，以便决策者能够适时做出商品销售策略调整，优化商品营销。

　　四是完善商务网站设计。电子商务网站站点设计者能够利用关联规则，来了解客户的行为记录和反馈情况，并以此作为改进网站的依据，不断对网站的**结构进行优化来方便客户访问，不断提高网站的点击率。

　　结语

　　本文对Web数据挖掘技术进行了综述，讲述了其在电子商务中广泛应用。可以看出，随着计算机技术和数据库技术快速发展，计算机Web数据技术的应用将更加广泛，Web数据挖掘也将成为非常重要的研究领域，研究前景巨大、意义深远。目前，我国的Web数据应用还处于探索和起步阶段，还有许多问题值得深入研究。

　　Web数据挖掘技术探析论文 篇2

　　摘要：该文通过介绍电子商务及数据挖掘基本知识，分别从几个方面分析了电子商务中WEB数据挖掘技术的应用。

　　关键词：电子商务；数据挖掘；应用

　　1概述

　　电子商务是指企业或个人以网络为载体，应用电子**，利用现代信息技术进行商务数据交换和开展商务业务的活动。随着互联网的迅速发展，电子商务比传统商务具有更明显的优势，由于电子商务具有方便、灵活、快捷的特点，使它已逐渐成为人们生活中不可缺少的活动。目前电子商务*台网站多，行业竞争强，为了获得更多的客户资源，电子商务网站必须加强客户关系管理、改善经营理念、提升售后服务。数据挖掘是从数据集中识别出隐含的、潜在有用的、有效的，新颖的、能够被理解的信息和知识的过程。由数据集合做出归纳推理，从中挖掘并进行商业预判，能够帮助电子商务企业决策层依据预判，对市场策略调整，将企业风险降低,从而做出正确的决策，企业利润将最大化。随着电子商务的应用日益广泛，电子商务活动中会产生大量有用的数据，如何能够数据挖掘出数据的参考价值？研究客户的兴趣和爱好，对客户分门别类，将客户心仪的商品分别推荐给相关客户。因此,如何在电子商务*台上进行数据挖掘成为研究的热点问题。

　　2数据挖掘技术概述

　　数据挖掘（DataMining），也称数据库中的知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）。数据挖掘一般是指从海量数据中应用算法查找出隐藏的、未知的信息的过程。数据挖掘是一个在大数据资源中利用分析工具发现模型与数据之间关系的一个过程，数据挖掘对决策者寻找数据间潜在的某种关联，发现隐藏的因素起着关键作用。这些模式是有潜在价值的、并能够被理解的。数据挖掘将人工智能、机器学习、数据库、统计、可视化、信息检索、并行计算等多个领域的理论与技术融合在一起的一门多学科交叉学问，这些学科也对数据挖掘提供了很大的技术支撑。

　　3Web数据挖掘特点

　　Web数据挖掘就是数据挖掘在Web中的应用。Web数据挖掘的目的是从万维网的网页的内容、超链接的结构及使用日志记录中找到有价值的数据或信息。依据挖掘过程中使用的数据类别，Web数据挖掘任务可分为：Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web使用记录挖掘。

　　1）Web内容挖掘指从网页中提取文字、图片或其他组成网页内容的信息，挖掘对象通常包含文本、图形、音视频、多**以及其他各种类型数据。

　　2）Web结构挖掘是对Web页面之间的结构进行挖掘，挖掘描述内容是如何**的，从Web的超链接结构中寻找Web结构和页面结构中的有价值模式。例如从这些链接中，我们可以找出哪些是重要的网页，依据网页的主题，进行自动的聚类和分类，为了不同的目的从网页中根据模式获取有用的信息，从而提高检索的质量及效率。

　　3）Web使用记录挖掘是根据对服务器上用户访问时的访问记录进行挖掘的方法。Web使用挖掘将日志数据映射为关系表并采用相应的数据挖掘技术来访问日志数据，对用户点击事件的搜集和分析发现用户导航行为。它用来提取关于客户如何浏览和使用访问网页的链接信息。如访问了哪些页面？在每个页面中所停留的时间？下一步点击了什么？在什么样的路线下退出浏览的？这些都是Web使用记录挖掘所关心要解决的问题。

　　4电子商务中Web挖掘中技术的应用分析

　　1）电子商务中序列模式分析的应用

　　序列模式数据挖掘就是要挖掘基于时间或其他序列的模式。如在一套按时间顺序排列的会话或事务中一个项目有存在跟在另一个项目后面。通过这个方法，WEB销售商可以预测未来的访问模式，以帮助针对特定用户组进行广告排放设置。发现序列模式容易使客户的行为被电子商务的**者预测，当用户浏览站点时，尽可能地迎合每个用户的浏览习惯并根据用户感兴趣的内容不断调整网页，尽可能地使每个用户满意。使用序列模式分析挖掘日志，可以发现客户的访问序列模式。在万维网使用记录挖掘应用中，序列模式挖掘可以用于捕捉用户路径之中常用的导航路径。当用户访问电子商务网站时，网站管理员能够搜索出这个访问者的对该网站的访问序列模式，将访问者感兴趣但尚未浏览的页面推荐给他。序列模式分析还能分析出商品购买的前后顺序，从而向客户提出推荐。例如在搜索引擎是发出查询请求、浏览网页信息等，会弹出与这些信息相关的广告。例如购买了打印机的用户，一般不久就会购买如打印纸、硒鼓等打印耗材。优秀的推荐系统将为客户建立一个专属商店,由每个客户的特征来调整网站的内容。也能由挖掘出的一些序列模式分析网站及产品促销的效果。

　　2）电子商务中关联规则的应用

　　关联规则是揭示数据之间隐含的相互关系，关联分析的任务是发现事物间的关联规则或相关程序。关联规则挖掘的目标是在数据项目中找出每一个数据信息的内在关系。关联规则挖掘就是要搜索出用户在服务器*问的内容、页面、文件之间的联系，从而改进电子商务网站设计。可以更好在**站点，减少用户过滤网站信息的负担，哪些商品顾客会可能在一次购物时同时购买？关联规则技术能够通过购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购物习惯。例如购买牛奶的顾客90%会同时还购买面包，这就是一条关联规则，如果商店或电子商务网站将这两种商品放在一起销售，将会提高它们的销量。关联规则挖掘目标是利用工具分析出顾客购买商品间的联系，也即典型购物篮数据分析应用。关联规则是发现同类事件中不同项目的相关性，例如手机加充电宝，鼠标加鼠标垫等购买习惯就属于关联分析。关联规则挖掘技术可以用相应算法找出关联规则，例如在上述例子中，商家可以依据商品间的关联改进商品的摆放，如果顾客购买了手机则将充电宝放入推荐的商品中，如果一些商品被同时购买的概率较大，说明这些商品存在关联性，商家可以将这些有关联的商品链接放在一起推荐给客户,有利于商品的销售，商家也根据关联有效搭配进货，提升商品管理水*。如买了灯具的顾客，多半还会购买开关插座，因此，一般会将灯具与开关插座等物品放在一个区域供顾客选购。依据分析找出顾客所需要的商品的关联规则，由挖掘分析结果向顾客推荐所需商品，也即向顾客提出可能会感兴趣的商品推荐，将会**提高商品的销售量。

　　3）电子商务中路径分析技术的应用

　　路径分析技术通过对Web服务器的日志文件中客户访问站点的访问次数的分析，用来发现Web站点中最经常访问的路径来调整站点结构，从而帮助使用用户以最快的速度找到其所需要的产品或是信息。例如在用户访问某网站时，如果有很多用户不感兴趣的页面存在，就会影响用户的网页浏览速度，从而降低用户的浏览兴趣，同时也会使整个站点的维护成本提高。而利用路径分析技术能够全面地掌握网站各个页面之间的关联以及超链接之间的联系，通过分析得出访问频率最高的页面，从而改进网站结构及页面的设计。

　　4）电子商务中分类分析的应用

　　分类技术在根据各种预定义规则进行用户建模的Web分析应用中扮演着很重要的角色。例如，给出一组用户事务，可以计算每个用户在某个期间内购买记录总和。基于这些数据，可以建立一个分类模型，将用户分成有购买倾向和没有购买倾向两类，考虑的特征如用户统计属性以及他们的导航活动。分类技术既可以用于预测哪些购买客户对于哪类促销**感兴趣，也可以预测和划分顾客类别。在电子商务中通过分类分析，可以得知各类客户的兴趣爱好和商品购买意向，因而发现一些潜在的购买客户，从而为每一类客户提供个性化的网络服务及开展针对性的商务活动。通过分类定位模型辅助决策人员定位他们的最佳客户和潜在客户，提高客户满意度及忠诚度，最大化客户收益率，以降低成本，增加收入。

　　5）电子商务中聚类分析的应用

　　聚类技术可以将具有相同特征的数据项聚成一类。聚类分析是对数据库中相关数据进行对比并找出各数据之间的关系，将不同性质特征的数据进行分类。聚类分析的目标是在相似的基础上收集数据来分类。根据具有相同或相似的顾客购买行为和顾客特征，利用聚类分析技术将市场有效地细分，细分后应可每类市场都制定有针对性的市场营销策略。聚类分别有页面聚类和用户聚类两种。用户聚类是为了建立拥有相同浏览模式的用户分组，可以在电子中商务中进行市场划分或给具有相似兴趣的用户提供个性化的Web内容，更多在用户分组上基于用户统计属性（如年龄、性别、收入等）的分析可以发现有价值的商业智能。在电子商务中将市场进行细化的区分就是运用聚类分析技术。聚类分析可根据顾客的购买行为来划分不同顾客特征的不同顾客群，通过聚类具有类似浏览行为的客户，让市场人员对顾客进行类别细分，能够给顾客提供更人性化的贴心服务。比如通过聚类技术分析，发现一些顾客喜欢访问有关汽车配件网页内容，就可以动态改变站点内容，让网络自动地给这些顾客聚类发送有关汽车配件的新产品信息或邮件。分类和聚类往往是相互作用的。在电子商务中通过聚类行为或习性相似的顾客，给顾客提供更满意的服务。技术人员在分析中先用聚类分析将要分析的数据进行聚类细分，然后用分类分析对数据集合进行分类标记，再将该标记重新进行分类，一直如此循环两种分析方法得到相对满意的结果。

　　5结语

　　随着互联网的飞速发展，大数据分析应用越来越广。商业贸易中电子商务所占比例越来越大，使用web挖掘技术对商业海量数据进行挖掘处理，分析客户购买喜好、跟踪市场变化，调整销售策略，对决策者做出有效决策及提高企业的市场竞争力有重要意义。

　　参考文献：

　　[1]庞英智.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].**科学,2011,29(2):235-240.

　　[2]马宗亚,张会彦.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用研究[J].现代经济信息,2014(6):23-24.

　　[3]徐剑彬.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].时代金融，2013(4):234-235.208

　　[4]周世东.Web数据挖掘在电子商务中的应用研究[D].**交通大学,2008.

　　[5]段红英.Web数据挖掘技术在电子商务中的应用[J].陇东学院学报,2009(3):32-34.

数据挖掘论文的参考文献（扩展2）

——数据库论文参考文献范例

数据库论文参考文献范例

　　参考文献为撰写或编辑论文和著作而引用的有关文献信息资源，以下是小编搜集整理的数据库论文参考文献范例，供大家阅读查看。

　　参考文献一：

　　[1]田力,黄宝华,栾绍鹏.烟台市土地储备系统设计与实现[J].山东国土资源.2010(10)

　　[2]崔少国,刘赟,周林.基于GIS的土地收购储备管理信息系统的研究与构建[J].软件导刊.2007(19)

　　[3]黄志超,王明举.基于GIS的土地收购储备管理信息系统设计与实现[J].微型电脑应用.2005(02)

　　[4]陈正江,汤国安,任晓东编着.地理信息系统设计与开发[M].科学出版社,2005

　　[5]李满春等编着.GIS设计与实现[M].科学出版社,2003

　　[6]赵美超,陶本藻,赵俊三.土地储备与交易信息系统的设计与实现[J].测绘**.2004(01)

　　[7]GB/T21740-2008.基础地理信息城市数据库建设规范[S].2008

　　[8]GB/T17798-2007.地理空间数据交换格式[S].2007

[9]DonT.Johnson,LaryB.Cowart.PublicSectorLandBanking:ADecisionModelforLocalGovernments[J].PublicBudgeting&Finance.2003(4)

　　[10]芦倩.基于ArcGISEngine的水文生态数据管理系统设计与实现[D].**林业大学2011

　　[11]刘伟.光纤资源网GIS管理的数据挖掘研究[D].吉林大学2004

　　[12]唐铁虎.基于Web服务的企业基础数据服务中心研究[D].哈尔滨工程大学2012

　　[13]周学蕾.吉林省既有建筑节能改造价值分析[D].长春工程学院2015

　　[14]王要锋.基于综合评判及有限元分析的基坑支护工程方案优化设计[D].长春工程学院2015

　　[15]冯清.天津某深基坑“两墙合一”支护结构的变形分析[D].长春工程学院2015

　　[16]张云.能力胜任模型在建筑施工单位绩效管理中的应用研究[D].长春工程学院2015

　　[17]付用广.城镇地籍数据库建设研究[D].南京农业大学2009

　　[18]钟少君.数据挖掘技术在数字电视*移中的应用研究[D].江西理工大学2009

　　[19]张泽建.基于GIS的地籍管理信息系统的设计研究[D].浙江师范大学2009

　　[20]单楠.基于SketchUp和ArcGIS的三维GIS开发技术研究[D].西南大学2009

　　[21]戚尚育.高分辨率遥感图像样本提取和样本库的研究[D].西安科技大学2008

　　[22]黄刚.基于SOA的油田WebGIS研究与实现[D].大庆石油学院2008

　　[23]蔡磊.新疆沙漠化监测预警系统研究[D].新疆大学2011

　　[24]冯勰.基于Oracle的'测井数据库的设计与研究[D].吉林大学2006

　　[25]马文惠.基于决策**的棉库管理系统研究[D].华北电力大学2011

　　[26]贾艳秋.基于GIS的农业宏观决策**系统研究[D].**林业大学2007

　　[27]宋怡.101堆退役数据库建立及实现技术研究[D].哈尔滨工程大学2013

　　[28]张宏.镁合金数据库维护系统及安全机制的研究[D].重庆大学2010

　　参考文献二：

　　[1]Biun,A.Virtualizationtechniques:AmethodicalreviewofXenandKVM[A]-CommunicationinCom*randInformationScience[C],2011:399-410

　　[2]SupermanJ,VenkitachalamG,LimB.VirtualizationI/ODevicesonVMWareWorkstationHostedVirtualMachineMonitor[A].In:Proceedingofthe2001USENIXAnnualTechnicalConference(USENIXATC2001)[C]5Boston,MA,USA,2001:16-30.

　　[3]Quynh?NguyenAnh.Areal-timeintegritymonitorforXenvirtualmachine[A].InternationalConferenceonNetworidngandServices2006:110-123.

　　[4]Fernandes,NataliaCastro>eto.XNetMon:Anetworkmonitorforseemingvirtualnetworks[A].IEEEInternationalConferenceonCommunication[C].2011:351-356.

　　[5]PayneB,CarboneM,SharifMbaxges:anarchitectureforsecureactivemonitoringusingvirtualization[A],In:ProceedingoftheIEEESymposiumonSecurityaridPrivacy,IEEECom*rSociety[Cj.Washington,DC,USA,2008:233-247

　　[6]Carbone,Martim.Secureandrobustmonitoringofvirtualmachinesthroughguest-assistedintrospection[A].LectureNotesinCom*rScience,2012:22-4L

　　[7]Ibrahim,AmaniS.CloudSec:AsecuritymonitoringapplianceforHirtualMachinesinthelaascloudmodel[A].InternationalConferenceonNetworkandSystemSecurity[C]-2011:113-120.

　　[8]GuofbXiang,HaiJin,DeqingZou.AComprehensiveMonitoringFrameworkforVirtualtfiComputingEnvironment[A].In:Proaofthe26InternationalConferenceonInformationNetworking(IC01N2012)[C],poster,Bali,Indonesia,2012:551-556.

　　[9]Vmitoolsprojecthomepage.2012.Available:

　　[10]Payne,BryanD.Secureandflexiblemonitoringofvirtualmachines[A].AnnualCom*rSecurityApplicationsConference,ACSAC[C].2007:385-397.

　　[11]K.Lawton,B.Denney,N.D.Guarneri,V.Ruppert,C.Bothamy.Bochsx86PCEmulatorUserManual[EB/OL].

　　[12]ChandraShekar,N.Fornesic.****ysisonQUME[A].CommunicationsinCom*randInformationScience[C],2011,250:777-781.

　　[13]SharifM,LeeW,CuiW,LanziA.SecureinVMmonitoringusinghardwarevirtualization[A],In:Proc.ofthe16*ACMConfonCom*randCommunicationsSecurity[C].NewYork:ACMPress,2009:477-487.

　　[14]GarfinkelT,RosenblumM.Avirtualmachineintrospectionbasedarchitectureforintrusiondetection[A],In:Proc.ofthe10thNetworkandDistributedSystemSecuritySymp[C].Berkeley:USENIXAssociation,2003:191-206.

　　[15]Barham,Paul.Xenandtheartofvirtualization[A].OperatingSystemReview(ACM)[C].2003,275.:164-177.

　　[16]P.Barham,B,Dragovic,K.Franser,S.Hand,T.Harris,A.Ho,R.Neugebauer,I.Pratt,andA.Warfiele.Xenandtheartofvirtualization[A].ACMsymposiumonOperatingSystemsPrinciples(SISP19)[C]92003:164-180.

　　[17]A.SrivastavaandV.Ganapathy.TowardsaRicherModelofCloudAppMarkets[A].ACMCCSCloudComputingSecurityWorkshop(CCSW12)[C],2012:101-114.

　　[19]项国富,金海,邹德清,陈学.基于虚拟化的安全**[J].软件学报,2012.

　　[20]项国富.虚拟计算环境的安全**技术研究[DI,华中科技大学,2009.

数据挖掘论文的参考文献（扩展3）

——复杂网络数据挖掘论文

复杂网络数据挖掘论文

　　在**淡淡的日常中，大家或多或少都会接触过论文吧，论文可以推广经验，交流认识。怎么写论文才能避免踩雷呢？以下是小编精心整理的复杂网络数据挖掘论文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。

　　1、复杂网络数据流密度分析

　　对于一个多种网络形式并存的复杂网络，假设复杂网络作为一个网络社区，在复杂网络中存在的网络类型数即社区数。我们用一个无向遍历图GV,E来表示整个网络社区，如果网络中有两个节点有两条不重合的网络路径，则说明这两个节点处于一个网络环路当中，网络中的数据流需要经过网络环路到达特定的节点。当在某个时间段里需要传送的数据流个数大于网络节点数时，则说明该网络的数据流密度较大，为了能够准确地在复杂网络中挖掘出所需的数据流，则需要根据数据流密度来划分整个网络社区，寻找数据流处于哪个社区，再确定数据流所在社区的环路。在这里我们通过设计算法确定网络数据流密度，来对复杂网络进行社区划分，再对社区进行无向环路遍历，并通过遍历得到该社区网络的所环路，确定所需查询的数据流位于哪个环路。以下为复杂网络中需要用到的符号说明。

　　2、增量子空间数据挖掘算法

　　为了能够有效地在复杂网络中挖掘出目的数据流，使用了复杂网络数据流密度的分析方法在对复杂网络进行社区划分后，通过对社区网络进行无向环路遍历并得到社区网络的所有环路。接下来挖掘算法先后挖掘出目的数据流所属的社区以及环路，最终确定目的数据流的具**置。

　　2.1基于社区网络遍历的数据流挖掘

　　当数据流i与社区k的相关度最大时，说明数据流i位于社区k的可能性就最大。但是当多个数据流的大小区别不大时，以数据流的大小作为指标来定义相关度会导致挖掘精度较低。这里我们也引入数据流的特征集和数据流中的分组队列长度来计算相关度。

　　2.2基于多增量空间的数据流挖掘

　　在采用基于社区网络遍历的数据流挖掘方法得到数据流的所属社区后，我们接着采用基于多增量空间的数据流挖掘方法来挖掘出数据流的所属环路。先将社区网络的环路进行多增量空间扩展，即先得到

　　目标数据流所经过的环路，再得到数据流所经过的节点与时间的相关系数，这样就可以在时空上确定目的数据流位于环路的哪个节点中。

　　3、实验结果

　　为了验证本文提出的基于复杂网络数据流密度的增量子空间数据挖掘算法的'效果，我们通过matlab7.0软件进行算法仿真，其中仿真的复杂网络由多种网络形式组成，网络节点有200个，数据流大小为500bytes，节点的接收能耗为10nJ/bit，发射能耗为50nJ/bit，进行信号处理和功率放大的能耗为10nJ/bit。其他节点干扰而产生的能量消耗为5nJ/bit。在对本文算法进行分析的过程中，我们采用了对比分析的方法，Lopez-Yanez等人提出一种基于时间序列数据挖掘的新的关联模型，该模型是基于伽玛分类，是一种**模式识别模型，目的是为了挖掘已知模式中的时间序列，以预测未知的值。由Negrevergne等人提出的一种PARAMINER算法：一个通用的模式挖掘算法的多核架构。多核架构采用的是一种新的数据集缩减技术（称之为EL-还原），在算法中通过结合新的技术用于处理多核心架构的并行执行数据集。为了验证本文算法的挖掘有效性，我们分别在增多节点数量和社区网络数的情况下获取算法的数据挖掘精度。实验采用的精度为NMI[16]，实验结果如图3和图4所示。在不同节点数量下基于复杂网络数据流密度的增量子空间数据挖掘算法的挖掘精度更高，挖掘精度高于85%，而文献[14]的挖掘精度在77%以上，挖掘精度在76%以上。因为、提出的关联模型、提出的多核架构没有准确把握数据流在不同时间段里与环路位置的相关情况。而本文算法采用社区网络遍历和多增量空间的方法可以有效地确定这种相关性。图4为不同社区数下的算法挖掘精度，从图中可以看出，当社区网络的种类增多时，会对算法的挖掘精度造成影响，本文算法的挖掘精度在社区数为10时是95.7%，当社区数增加到50时为87.5%。而基于时间序列数据挖掘方法的挖掘精度在社区数为10时是88.6%，在社区数为50时是77.4%，而PARAMINER算法在社区数为10时是86.7%，社区数为50时是78.2%。因此从数据分析来看，本文算法的数据挖掘精度在社区数增多时仍能保持在较高水*。

　　4、结论

　　为了提高网络数据流的挖掘精度，本文提出了一种基于复杂网络数据流密度的增量子空间数据挖掘算法，该算法对复杂网络进行数据流密度分析，根据数据流密度并采用无向环路遍历的方法来划分整个网络社区，确定数据流所属社区。利用基于社区网络遍历的数据流挖掘方法来挖掘出数据流位于哪一个社区，接着采用基于多增量空间的数据流挖掘方法来挖掘出数据流的所属环路，并最终确定数据流在某一刻时间里位于哪个节点。在实验中通过数据分析和对比，证明了算法在数据挖掘精度上的有效性。

数据挖掘论文的参考文献（扩展4）

——中医药论文参考文献

中医药论文参考文献

　　参考文献是论文的重要构成部分，是在学术研究过程中，对某一著作或论文的整体的参考或借鉴，以下是小编搜集整理的中医药论文参考文献，欢迎阅读查看。

　　[1]陈晓兰,刘文,张永萍,缪艳燕,刘毅.开设相关选修课对中医药院校大学生饮食行为影响的**报告[J].贵阳中医学院学报.2014(04)

　　[2]蓝蕾,邱霞,刘剑英.**在职**营养KAP与健康状况**及相关性分析[J].*疗养医学.2014(06)

　　[3]周海秋.*农村社会养老的可行性研究[D].吉林大学2009

　　[4]牛洁.不同山药营养成分分析及品质鉴定[D].***农业大学2010

　　[5]路宗志.古代食物本草性能的研究[D].**中医药大学2008

　　[6]卢化柱,蒋淼,朱红云.几部重要食物本草文献概述[J].中药与临床.2013(05)

　　[7]刘旭辉,吴承艳,金泰慜.清代石成金《食鉴本草》考略[J].浙江中医药大学学报.2014(06)

　　[8]王峥,孙皎,韩维嘉,白姣姣,贺敏霞,陈丽榕,李敏.老年糖尿病肾病患者膳食知识认知状况的**分析[J].上海护理.2014(03)

　　[9]宋学岐,刘海青.***对中老年疗养员高脂血症的干预效果[J].实用医药杂志.2014(05)

　　[10]聂翠芳.1661名农村中老年人健康状况**及健康教育效果分析[D].青岛大学2010

　　[11]董少凤.东营市农村居民对甲型流感的认知**及影响因素分析[D].山东大学2010

　　[12]周巧玲.西部农村养老问题及模式选择研究[D].兰州大学2010

　　[13]申润喜.《太*圣惠方》食疗方剂的研究[D].**中医药大学2013

　　[14]朱丽瑶.《本草品汇精要》食物文献的研究[D].**中医药大学2011

　　[15]王攀.古代抗疲劳食物文献的研究[D].**中医药大学2010

　　[16]白克江.古代本草中食物功效的研究[D].**中医药大学2008

　　[17]闫雪.中医药认知度现场**及睡眠网络**研究[D].*中医科学院2008

　　[18]匡玉宝,梁意引,梁海东,陈榕,黄英河,李霞.慢性荨麻疹忌食疗法与食物不耐受IgG水*的研究[J].现代医院.2014(05)

　　[19]夏循礼.黄宫绣《本草求真》食物基原本草药物研究[J].中医研究.2014(02)

　　[20]巫朝霞,陶莉莉,陈*,潘佩光,张晓静,林青梅.姜醋食疗防治产后病的临床研究[J].中外医疗.2014(04)

　　[21]张迪.对中医院肿瘤患者食疗行为及饮食知识需求的**结果分析[J].当代医药论丛.2014(02)

　　[1]涂嫒茜.历代明目类食药文献的研究与应用[D].**中医药大学2007

　　[2]王琦,朱燕波,薛禾生,李稍.中医体质量表的.初步编制[J].*临床康复.2006(03)

　　[3]陆志*,李媛媛,魏方方,施诚.人工智能、专家系统与中医专家系统[J].医学信息.2004(08)

　　[4]玛丽亚.*烹饪文化中的传统中医食疗[D].浙江大学2012

　　[5]田卫卫.社区居民对传统中医营养学认知、态度及行为**研究[D].**中医药大学2014

　　[6]李婧.基于体质调理的食疗咨询系统设计研究[D].中南大学2014

　　[7]任洁.马齿苋调节血糖作用的研究[D].**中医药大学2006

　　[8]王宝丽.中医药膳调理亚健康状态的理论研究[D].山东中医药大学2014

　　[9]卢化柱.《随园食单》中的药物-药食同源的个案研究[D].成都中医药大学2013

　　[10]蔡自兴,(美)约翰·德尔金(JohnDurkin),龚涛编着.高级专家系统[M].科学出版社,2005

　　[11](美)CraigLarman着,姚淑珍,李虎等译.UML和模式应用[M].机械工业出版社,2002

　　[12]李德新主编.中医基础理论[M].人民卫生出版社,2001

　　[13]曹艳辉.古代中医外科食疗方剂的研究[D].**中医药大学2014

　　[14]谢晓方,姜震.一种结合CLIPS和VC++开发专家系统的方法[J].计算机系统应用.2004(12)

　　[15]吴海桥,刘毅,丁运亮,张祥伟.基于关系数据库的知识库的建立[J].微型电脑应用.2001(11)

　　[16]石添香.基于特征图谱技术的五种药膳质量**研究[D].广州中医药大学2013

　　[17]刘杰.2型糖尿病中医特色饮食管理初探[D].广州中医药大学2013

　　[18]李静娴.饮食疗法对痰湿体质高脂血症患者作用的研究[D].浙江中医药大学2014

　　[19]赵星星.《医学衷中参西录》食疗思想研究[D].扬州大学2013

　　[20]杨连初.从网上医疗谈中医专家系统[J].湖南中医学院学报.1999(02)

　　[21]崔冬华,赵耀原.中医儿科专家系统建造[J].山西医学院学报.1995(04)

　　[22]马静,王冠雪.重视对中医专家系统的评价[J].**中医.1995(03)

数据挖掘论文的参考文献（扩展5）

——毕业论文参考文献的引用

毕业论文参考文献的引用

　　充实的大学生活即将结束，毕业生要通过最后的毕业论文，毕业论文是一种比较正规的检验大学学习成果的形式，毕业论文应该怎么写呢？下面是小编整理的毕业论文参考文献的引用，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。

　　引用什么文章可以作为参考文献，通常见诸于下列情况：

　　①有助于说明本论文的研究背景的;

　　②提供了技术或方法的;

　　③作为重要数据来源的;

　　④与表述自己的观点有关的，无论是赞成还是反对，或部分同意部分有分歧，都值得把这篇文章引出供读者分析、借鉴、判断、评说;

　　⑤对科研工作有启示或帮助的。所以，引用参考文献一定要遵守新颖、准确、完整、规范的基本原则。因此，撰写医学论文时引用参考文献必须符合下述要求：

　　1.引用参考文献尽可能是最新和最主要的关键文献，除个别历史文献外，以最近3~5年以内的为好，少用旧的、次要的、年限长的或教科书中众知公用的，忌用无关的文献。引用年代较久的文献，一般是经典的或作者就某个结论与之进行学术**和讨论的文献。将论文所涉及的历史渊源、技术方法、引用数据以及与作者的研究密切相关而观点相近或相反的论著列为参考文献，可为读者提供有关上述诸多内容的资料。

　　对于生物医学文献引用而言，普赖斯指数应在50%～70%。如果普赖斯指数高于70%，可说明本研究课题紧跟或**了本学科当前的最高水*。普赖斯指数(Price index)是用以评价被引用参考文献时限性的重要指标，可用来评价医学论文的发表价值，其定义是一篇论文中标注最近5年内公开发表的文献数与该篇论文引用文献的总数之百分比，用公式表达为：

　　普赖斯指数= ×100%

　　从公式可见，被引用的最近5年内文献数越多，普赖斯指数就越高。实际上，它反映的是被引用文献的老化程度。

　　2.引用参考文献必须是已正式发表的，主要是引用正式发表的原著。未经发表或非公开发表的论文、译文、文摘，或观察资料、内部资料以及个人咨询或通讯等均不可用作参考文献，必须引用时，其作者、文题、刊名、出版年、卷次、期次、页码等可用圆括号的形式插入正文内。尚未公开发表如属某刊已通知作者将发表者，一般不可引用，特殊情况引用时可在刊名后用括号注明“待发表”或“in press”。

　　3.引用的文献必须是作者亲自阅读过的。不要转引他人所用的文献，即不能从综述或其他论文的参考文献中直接摘取，以免徒有数量而降低有针对性文献的重要性。一般不能转引二次文献，对于未经查阅或未找到原文者，若非引用不可时应在该资料来源之前加 “引自”二字，不能径写原文献。亲自阅读对于该项研究有很明显的启发和帮助，切忌引用和著录与此项研究论文不相关的参考文献。

　　4.引用中医经典著作时，则不列入参考文献部分的著录，而在正文所引句末或段落末加圆括号注明出处即可。如：论文中引用的《灵枢·本藏篇》、《素问·阴阳应象大论》、《伤寒论·序》等。随着中医中药的遗产的发掘及国际交流力度的加大，中医中药研究的论文也日趋剧增，作者在撰写医学论文时应正确引用和著录中医经典著作。

　　5.注意引用参考文献一定要少而精，要删掉可有可无、学术价值不高的参考文献。目前**一些医学期刊对于参考文献的引用数量都明确限制，论著引用不超过10条、综述引用不超过25~30条。但是，也有人主张只要符合上述要求而必要的文献仍然可以引用，不应拘泥于严格的限制。

　　毕业论文引用参考文献的重要性

　　引用文献是反映学者是否严谨的一个重要指标。参考文献是发表论文中反映思路线索的最重要工具，是科研人员在学术交流和发表论文中特别需要注意的问题。

　　记得两年前听第二军医大学药理学苏定冯教授一次关于发表高水*论文的报告，苏教授特别强调了关于参考文献引用方面的注意事项。他认为，参考文献看上去是小事情，***轻学者不注意，具体体现在对参考文献的选择和参考文献的标注格式。他是许多著名杂志的主编和编委，发表了非常多高水*的研究论文，有许多论文写作和审阅方面的经验。实话说，在这以前，我也有类似问题，在写文章和修改学生论文，总是重点注意前言、讨论和结果，对材料、方法和参考文献非常不注意。实际上参考文献上存在的问题确实不少。

　　参考文献格式不注意可能是反映作者的治学态度不够严谨，更大的问题是，参考文献只图方便，不注意文献的全面性和针对性。

　　毕业论文参考文献引用标注的常见问题

　　参考文献反映科学研究的起点和基础,完整的参考文献是毕业论文不可或缺的重要组成部分,它与正文一起构成严谨的科学研究过程的完整表达形态,既能体现论文在学术上的承续关系和科学依据,又可以反映论文作者的科学态度与品质,也能反映论文本身的学术内涵和价值,还能为读者的进一步研究指引方向,避免重复劳动,有着重要的学术价值和**价值。

　　一、目前参考文献引用标注情况的**报告

　　1、参考文献的数量

　　参考文献的数量既反映学生在进行毕业论文研究时信息检索能力,也反映学术动向和理论来源的基本线索。从图1可以看出,教育技术专业毕业论文文后参考文献引用数量,虽然各届数据略有变化,但变化幅度不大,40%多的论文的参考文献为5~8篇,约40%的论文参考文献为9~12篇,12篇以上的仅为12%,篇均参考文献引用数量为9篇。

　　2、参考文献的类型

　　在本次统计中,根据我国发布GB 7714-87《文后参考文献著录规则》[3]中参考文献的类型,分为著作、期刊、论文集、报纸、标准、电子文献、学术论文、报告和未定义类型文件进行统计,其分布见表1。从表1的比例,可以发现期刊占58%,成为教育技术专业学生完成毕业论文的主要参考文献的来源;著作占32%,为第二大研究资料来源。值得一提的是随着网络越来越普及,信息获取变得更加容易,电子文献成为第三种主要参考文献。另外,对学术论文、论文集、报纸、报告、标准等不同类型的文献资料都有引用,但引用量较小,合计仅占5.1%。

　　3、参考文献的时效

　　一般来说,参考文献的新旧程度可间接反映研究者所拥有知识的新旧程度,从而可以看出他是否了解本学科本领域最新的研究动向,据此可从一个侧面来判断该论文学术水*的高低。[4]从图2可以看出,学生毕业论文文后参考文献3年内文献的引用数量从2007届的53%下降到2009届的41%,学生完成论文对近期文献的引用数量不升反降,值得关注。

　　4、参考文献的质量

　　引用参考文献提倡著录权威的、高水*的、前沿性的文献,这不仅说明作者的眼界、水*和科学态度,也反映出论文的起点和深度,增加文中论点、论据的可靠性。图3显示学生引用参考文献中核心期刊从2007届的16%到2009届的18%,比例虽然略有上升,但都不足20%,总体比例还是不高。

　　5、参考文献著录的规范程度

　　正确著录参考文献表明对他人劳动的尊重,避免抄袭、剽窃的嫌疑,体现作者科学的作风和严谨的治学态度。从图4可以看出,2008届的论文参考文献著录的规范程度最高达到70%,这与当年学院进行的本科教学合格评估,加强毕业论文监管不无关系,2009届的参考文献著录的规范程度较低,只有57%,高达43%的参考文献著录不规范。

　　二、存在的主要问题

　　1、参考文献数量偏少

　　毕业论文反映学生对专业知识的应用能力和学生对学科发展方向的把握,是学生综合能力和科研能力的体现。统计结果显示,学生毕业论文的参考文献数量总体偏低,46%的论文的参考文献仅为5~8篇,篇均参考文献数为9篇,数量偏少的参考文献说明学生信息检索能力低,令人怀疑其对所选的研究课题的认识是否全面而深入,必定影响论文的学术水*。

　　2、参考文献类型相对集中

　　研究结果显示,毕业论文的参考文献类型主要集中在期刊和著作,当然期刊的知识更新速度快、一次发表数量多、知识覆盖面广、影响广泛,并能反映专业科研新动向,而著作的知识稳定、内容深、研究的问题成熟、知识结构体系系统,成为主要参考资料未可厚非。但是毕业论文的写作具有明确的专业性和目的性,参考文献类型越是多样化,越是广泛而全面,越能说明作者研究视野的开阔性和对特定课题进行深入研究,越能反映出该文的研究水*所处的位置。

　　3、参考文献时效相对较长

　　学生毕业论文的引用参考文献的时效性较长,有53%以上的文献资料是3年前出版的。教育技术专业是发展中学科,新技术、新理论、新观点、新设计、新工艺、新方法层出不穷,处在不断的发展变化之中,如果一篇论文的参考文献全部来自多年以前,很难让人信服它反映了最新的科研成果。

　　4、参考文献质量不高

　　高水*、高质量的参考文献能反映该学科领域最新的、最前沿的科学技术水*和发展动向,越具有新的观点、新的分析材料和新的数据或结论,越有利于显示论文的研究起点、深度和广度。但数据显示,毕业论文中高达83%的`参考文献来自一般的刊物,权威的、有影响的文献只占17%。

　　5、参考文献著录不规范

　　参考文献著录格式的规范、严谨,可以提升毕业论文的科学性和可信度[5]。统计显示,有34%参考文献著录格式不**、不规范、不准确,这从一个侧面反映学生对待科研的严谨态度。

　　三、正确引用和标注参考文献的对策建议

　　1、对学生进行相关培训

　　在毕业论文写作过程中,无论是学生还是指导教师都应充分认识到参考文献的数量、类型、时效和质量直接关系到论文的品质。应端正科研态度,意识到参考文献的重要性,使参考文献引用达到规范化。[7]在**,早在20世纪40年代,学术论文写作就被列为高等院校的应用写作教学内容,**也把学术性论文写作作为应用文体来教授[8]。根据**经验,开设学术性文章规范课程,有利于学生养成良好的遵守相关规范的素养,培养学生形成严谨的学术态度和习惯,规范引用参考文献,减少抄袭和侵权现象。如开课条件不成熟,可邀请校内外一些论文写作水*高的教师或专家,开展学术论文写作规范讲座或咨询活动,有针对性地指出论文写作中常出现的问题和提供解决问题的方法,让学生掌握论文写作的规范和技巧。[9]此外,学校的学报编辑部网站或校园宣传栏,也可定期开设学术性论文写作规范专栏,通过电子留言板、电子邮箱来回答学生提出的写作规范问题或遇到的种种疑问,帮助学生提高论文写作水*,顺利完成毕业论文的撰写。

　　2、发挥指导教师的把关作用

　　在毕业论文的写作过程中,指导教师直接面对学生的种种疑问和问题,指导教师的专业素质直接影响学生论文的完善和质量的提升,因此,指导教师也要不断学习,形成严格按标准指导论文的主动性和善于识别错误的敏锐性。对参考文献的获得、取舍、引用,给予专业的指导;对于规范的引用,应多一份耐心和细致,不厌其烦、认真把关,指导学生不断修改,一步步规范完善论文,为提高学生论文质量奠定良好的基础,让他们在不断修改论文过程中,增强论文写作的规范意识以及提高规范引用参考文献的能力。

　　3、建立参考文献**模式

　　将参考文献引用纳入学生毕业论文质量评估体系,对参考文献著录的有关事项进行认真审核,建立参考文献**模式,成立审核小组。从总体上把握毕业论文参考文献的基本情况,对参考文献的数量、类型、时效性、质量等进行考察,时效性不强的应予以删除,并建议作者补充较新的文献,对于数量过少或质量较低者,可建议作者适当增加一些高质量有影响的文献资料。审核参考文献著录格式、著录顺序及其在文中的标注情况,消除转引过程中可能出现的错误。最后,通过数字化资源检查所引用的文献是否正式出版物,是否完全或部分剽窃他人作品等做出判断并正确著录参考文献。[1]总之,参考文献作为学位论文的一个组成部分,其规范化引用是论文质量高低的一个重要的量化标准,也是严肃的科学态度体现,不可掉以轻心,需要通过作者、指导教师和审核者共同努力,使参考文献的合理引用和规范著录走上正确的轨道。

　　关于本科生毕业论文参考文献的引用状况

　　一、参考文献数量

　　参考文献的数量说明了学生在撰写毕业论文时所采集的信息量的大小，反映了作者的文献环境及其吸收文献信息的能力，信息量越大，行文和判断时的参考依据就越充分。为此，笔者对我校7个院(系)本科毕业论文及其参考文献数量进行了统计。由表1可以看出:

　　(1)篇均参考文献量5. 0条，其中生命科学与技术学院篇均7. 8条，最少的是物理科学学院篇均3. 3条;

　　(2)未附参考文献的论文数占论文总数的比例很少，物理科学学院有16篇、计算机科学学院有6篇、生命科学与技术学院有2篇、数学科学学院有1篇;无图书参考文献的论文数136篇，占总论文数的6. 7%。无期刊参考文献的论文数1 076篇，占总论文数的53%。以上数据说明，多数毕业生较为充分地占据了相关参考资料，部分毕业生不熟悉论文写作文献资料的查阅内容、方法。或者只重视图书、或者只重视期刊，文献的占有不是很丰富。本文**的论文不排除一部分有用文献未被纳入参考文献之列等现象。

　　二、参考文献类型

　　参考文献是论文作者使用各类文献的记录，参考文献的文献类型大致包括图书、期刊、报纸、电子信息资源、特种文献等通过对本科生毕业论文参考文献类型的统计，可以了解各学科专业论文的撰写情况。

　　文参考文献来源和成分构成，从而确定各类文献载体的文献信息价值、地位与作用，有利于文献资源建设。从表2可知:由于图书具有内容专深、论述系统、观点成熟等特点，引用量最大，占参考文献总量的61. 7%，如数学科学学院大部分参考文献均为图书参考文献;期刊因具有出版周期短、内容新颖、时效性强、研究面广、传递速度快、检索使用方便等特点而位居第二，占参考文献总量的29. 9%;其他合计占8. 4%。在所有学院各专业**中，只有化学学院的期刊参考文献数超过了图书参考文献，占本专业参考文献总量的69. 8%。以上数据表明:

　　(1)从整体看，在撰写毕业论文前的准备阶段———搜集资料过程中，毕业生对于图书文献的偏爱超过了其他任何类型的文献信息，而对于相关的学术性期刊这一类科学研究工作最重要**源的利用相对偏少;

　　(2)毕业生全面检索信息资源，特别是网络信息资源检索的能力有待进一步提高;

　　(3)图书馆对于各种类型文献资源的宣传辅导等主动服务工作还需加强。另外，笔者对图书参考文献中工具书的数量作了进一步**，发现对工具书的利用率较小。

　　三、参考文献语种

　　通过对参考文献语种的分析，可以在一定程度**解我校本科生在撰写毕业论文过程中，利用**外文献信息的情况、吸收文献信息的能力以及外语水*的程度。从表2可以看出，化学专业毕业论文的英文参考文献量最高，其次是物理、生物、数学学院，这说明我校化学专业的学生比较重视英语文献，具有利用英文文献的能力;物理、生物，数学学院的毕业生稍有对外文文献信息的吸收、利用意识。从表3看，我校师范本科生毕业论文中除了4%的参考文献为英文文献外，其余均为中文文献信息。外文参考文献偏少，语种单一的现象说明:

数据挖掘论文的参考文献（扩展6）

——论文文献参考文献格式要求

论文文献参考文献格式要求

　　参考文献是在学术研究过程中，对某一著作或论文的整体的参考或借鉴。征引过的文献在注释中已注明，不再出现于文后参考文献中。以下是小编为大家带来的论文文献参考文献格式要求，希望大家喜欢！

　　一、参考文献和注释

　　1、参考文献和注释。按论文中所引用文献或注释编号的顺序列在论文正文之后，参考文献之前。图表或数据必须注明来源和出处。

　　(参考文献是期刊时，书写格式为：

　　[编号]、作者、文章题目、期刊名(外文可缩写)、年份、卷号、期数、页码。

　　参考文献是图书时，书写格式为：

　　[编号]、作者、书名、出版单位、年份、版次、页码。)

　　2、附录。包括放在正文内过份冗长的公式推导，以备他人阅读方便所需的辅助性数学工具、重复性数据图表、论文使用的符号意义、单位缩写、程序全文及有关说明等。

　　参考文献(即引文出处)的类型以单字母方式标识，具体 如下：

　　[M]——专著,著作

　　[C]——论文集(一般指会议发表的论文续集，及一些专题论文集，如《xxx大学研究生学术论文集》

　　[N]—— 报纸文章

　　[J]——期刊文章：发表在期刊上的论文，尽管有时我们看到的是从网上下载的(如知网)，但它也是发表在期刊上的，你看到的电 子期刊仅是其电子版

　　[D]——学位论文 ：不区分硕士还是博士论文

　　[R]——报告：一般在标题中会有"关于xxxx的.报告"字样

　　[S]—— 标准

　　[P]——专利

　　[A]——文章：很少用，主要是不属于以上类型的文章

　　[Z]——对于不属于上述的文献类型，可用字 母"Z"标识，但这种情况非常少见

　　常用的电子文献及载体类型标识：

　　[DB/OL] ——联机网上数据(database online)

　　[DB/MT] ——磁带数据库(database on magnetic tape)

　　[M/CD] ——光盘图书(monograph on CDROM)

　　[CP/DK] ——磁盘软件(com*r program on disk)

　　[J/OL] ——网上期刊(serial online)

　　[EB/OL] ——网上电子**(electronic bulletin board online)

　　很显然，标识的就是该资源的英文缩写，/前面表示类型，/后面表示资源的载体，如OL表示在线资源

　　二、参考文献的格式 及举例

　　1.期刊类

　　【格式】[序号]作者.篇名[J].刊名,出版年份,卷号(期号)起止页码.

　　【举例】

　　[1] 周融，任志国，杨尚雷，厉星星.对新形势下毕业设计管理工作的思考与实践[J].电气电子教学学报，2003(6):107-109.

　　[2] 夏鲁惠.高等学校毕业设计(论文)教学情况调研报告[J].高等理科教育,2004(1):46-52.

　　[3] Heider, E.R.& D.C.Oliver. The structure of color space in naming and memory of two languages [J]. Foreign Language Teaching and Research, 1999, (3): 62 67.

　　2.专著类

　　【格式】[序号]作者.书名[M].出版地:出版社,出版年份:起止页码.

　　【举例】

　　[4] 刘国钧,王连成.图书馆史研究[M].**:高等教育出版社,1979:15-18,31.

　　[5] Gill, R. Mastering English Literature [M]. London: Macmillan, 1985: 42-45.

　　3.报纸类

　　【格 式】[序号]作者.篇名[N].报纸名,出版日期(版次).

　　【举例】

　　[6] 李大伦.经济全球化的重要性[N]. *，1998-12-27(3).

　　[7] French, W. Between Silences: A Voice from China[N]. Atlantic Weekly, 1987-8-15(33).

　　4.论文集

　　【格式】[序号]作者.篇名 [C].出版地:出版者,出版年份:起始页码.

　　【举例】

　　[8] 伍蠡甫.**文论选[C]. 上海:上海译文出版社,1979:12-17.

　　[9] Spivak,G. "Can the Subaltern Speak?"[A]. In C.Nelson & L. Grossberg(eds.). Victory in Limbo: Imigism [C]. Urbana: University of Illinois Press, 1988, pp.271-313.

　　[10] Almarza, G.G. Student foreign language teacher's knowledge growth [A]. In D.Freeman and J.C.Richards (eds.). Teacher Learning in Language Teaching [C]. New York: Cambridge University Press. 1996. pp.50-78.

　　5. 学位论文

　　【格式】[序号]作者.篇名[D].出版地:保存者,出版年份:起始页码.

　　【举例】

　　[11] 张筑生.微分半动力系统的不变集[D].**:**大学数学系数学研究所, 1983:1-7.

　　6.研究报告

　　【格式】[序号]作者. 篇名[R].出版地:出版者,出版年份:起始页码.

　　【举例】

　　[12] 冯西桥.核反应堆压力管道与压力容器的LBB分析[R].**:清华大学核能技术设计研究院, 1997:9-10.

　　7.专利

　　【格 式】[序号]专利所有者.题名[P].国别:专利号,发布日期.

　　【举例】

　　[13] 姜锡洲.一种温热外敷药制备方案[P].*专利:881056073, 1 989-07-26.

　　8.标准

　　【格式】[序号]标准编 号,标准名称[S].

　　【举例】

　　[14] GB/T 16159-1996, 汉语拼音正词法基本规则 [S].

　　9.条例

　　【格 式】[序号]颁布单位.条例名称.发布日期

　　【举例】

　　[15] *******科学技术委员会.科学技术期刊管理办法[Z].1991-06-05

　　10.电子文献

　　【格式】[序号]主要责任者.电子 文献题名.电子文献出处[电子文献及载体类型标识].或可获得地址，发表或更新日期/引用日期.

　　【举例】

　　[16] 王明亮.关于*学术期刊标准化数据库系统工程的进展[EB/OL].http: //www.cajcd.edu/pub/wml.txt/980810 2.html, 1998 08 16/1998 10 04.

　　[17] 万锦.*大学学报论文文摘(1983 1993).英文版 [DB/CD]. **:*大百科全书出版社, 1996.

　　11.各种未定 义类型的文献

　　【格式】[序号] 主要责任者.文献题名[Z].出版地:出版者, 出版年.

　　特别说明：凡出现在"参考文献"项中的标点 符号都失去了其原有意义，且其中所有标点必须是半角,如果你的输入法中有半角/全解转换,则换到半角状态就可以了,如果你的输入法中没有这一转换功能,直 接关闭中文输入法,在英文输入状态下输入即可.

　　其实，很多输入法(如目前比较流行的搜狐输入法)都提供了四种组合：

　　(1)中文标点+ 全角：这时输入的标点是这样的，：【1】-(而这时，我没有找到哪个键可以输入 / 符号)也就是说，这些符号是一定不能出现在"参考文献"中的;

　　(2) 中文标点+半角：这时输入的标点是这样的，：【1】-(这时，我还是没有找到哪个键可以输入 / 符号)也就是说，这些符号也不能出现在"参考文献"中的;

　　上面列出的符号，中间没有任何的空格，你能看出它们有什么区别吗?我看只是-的宽度有 一点点不同，其它都一样

　　(3)英文标点+全角：这时输入的标点是这样的，.：[1]-/

　　(4)英文标点+半角：这时输入的标点是这样 的,.:[1]-/

　　从这两项可以明显的看出，半角和全角其实最大的差别是所占的宽度不一样，这一点对于数字来说最为明显，而英文标点明显要比 中文标点细小很多(也许因为英文中，标点的功能没有中文那么复杂，就是说英文中标点符号的能力没有中文那么强大)

　　所以，很多人在写"参考文献" 时，总是觉得用英文标点+半角很不清楚，间距也太小，其实这点完全不用担心如果你觉得真的太小不好看，就用英文标点+全角吧而在[1] 之后，一般也都有一个空格

　　更为详细的内容，大家可以从附件中下载国家标准《文后参考文献著录规则GB/T 7714-2005》查看，不过，很长很烦，拿出点耐心看吧

　　对于英文参考文献，还应注意以下两点：

　　①作者姓名采用"姓在前名在后"原 则，具体格式是：姓,名字的首字母. 如： Malcolm Richard Cowley 应为：Cowley, M.R.，如果有两位作者，第一位作者方式不变，&之后第二位作者名字的首字母放在前面，姓放在后面，如：Frank Norris 与Irving Gordon应为：Norris, F. & I.Gordon.

　　②书名、报刊名使用斜体字，如：Mastering English Literature,English Weekly.

　　三、注释

　　注释是对论文正文中某一特定内容的进一步解释或补 充说明注释应置于本页页脚，前面用圈码①、②、③等标识

　　【拓展内容】

　　审计论文参考文献分享

　　[1]孙光国，杨金凤，**婧.财务报告质量评价：关键概念、运行机制[J].会计研究.2013(03)

　　[2]孙光国，杨金凤.财务报告质量评价研究：文献回顾、述评与未来展望[J].会计研究.2012(03)

　　[3]王颖.高等学校内部审计运行模式研究[D].**林业大学2008

　　[4]张宁.关于*电信战略转型的内部审计研究[D].南京理工大学2007

　　[5]谢涤宇.利益相关者共同治理与企业内部审计的演进[D].湘潭大学2007

　　[6]王玉兰，简燕玲.上市公司内部审计机构设置及履行职责情况研究[J].审计研究.2012(01)

　　[7]程新生，孙利军，耿袆雯.企业内部审计**改进了财务**效果吗?——来自*上市公司的证据[J].当代财经.2007(02)

　　[8]程娟.内部审计机构在我国上市公司中的定位问题研究[D].首都经济贸易大学2009

　　[9]庄江波.内部审计职业化建设与发展[D].厦门大学2001

　　[10]张欣.我国企业内部审计主要问题探析[D].江西财经大学2006

　　[11]傅黎瑛.公司治理的重要基石：治理型内部审计[J].当代财经.2006(05)

　　[12]王光远，瞿曲.公司治理中的内部审计——受托责任视角的内部治理机制观[J].审计研究.2006(02)

　　[13]耿建新，续芹，李跃然.内审部门设立的动机及其效果研究——来自*沪布的研究证据[J].审计研究.2006(01)

　　[14]刘国常，郭慧.内部审计特征的影响因素及其效果研究——来自*中小企业板块的证据[J].审计研究.2008(02)

　　[15]戴耀华，杨淑娥，张强.内部审计对外部审计的影响：研究综述与启示[J].审计研究.2007(03)

　　就业形势论文参考文献

　　[1]人社部：2016年高校毕业生765万人就业压力大[EB/OL].2016-02-19.http：//ln.ifeng/a/20160229/4317510_0.shtml

　　[2]莫荣，周宵，孟续铎.就业趋势分析：产业转型与就业[J].*劳动，2014，（1）.

　　[3]陈宇红，江光荣.大学生就业压力问卷的编制[J].广州大学学报：社会科学版，2009，（3）.

　　[4]王新刚，肖继新，马金锁.大学生就业状况和思想動态现状**报告[J].继续教育研究，2010，（12）.

　　[5]梅小健，曹东辉.新就业形势下高校英语专业课程**的探讨[J].现代企业教育，2010，14：222-223.

　　[6]周素玲.试论就业导向下的高校公共英语教学**[J].***教育，2010，03：149-150.