数据挖掘与知识发现期刊官网论文格式怎么写
1 、期刊论文题目 中文标题长度一般不要超过20个字，有必要可以添加副标题，文章应附英文标题。2 、期刊论文作者及其工作单位 期刊论文中文姓名写法学下：姓在前名在后，中间空格隔开。姓氏的字母都要大写，复姓需要连着写。名字的首字母也需要大写，两个名字，中间要加连接的符号。 文章中还要注明作者的工作单位，需要详细的信息，比如单位全称、所在省市名和邮政编码等。 3 、期刊论文摘要 千万不要把引言中出现的内容写到摘要，一般也不要对论文内容做解释和评论，不要使用“本文”“作者”等作为主语。 4 、期刊论文关键词 一般一篇文章可以选择 三到八个关键词，中英文关键词要一一对应。 5、期刊论文参考文献 论文查重对参考文献也有严格的要求，我们要进行正确的标注。
万方一大堆，只要你不怕被查重
引言，题名，主标题，副标题，摘要，关键词，正文格式。论文正文宽为18cm，高为23cm，可将页面设置a4即21cm×7cm，页边距上8cm、下9cm、左8cm、右2cm排版采用双栏，参考文献说明。中国知网是指中国国家知识基础设施（China National Knowledge Infrastructure，CNKI），是在教育部、中共中央宣传部、科技部、国家新闻出版广电总局、国家计委的支持下。由清华大学和清华同方发起，以实现全社会知识资源传播共享与增值利用为目标的知识信息化建设项目，始建于1999年6月。项目提出：国家知识基础设施（National Knowledge Infrastructure，NKI）的概念由世界银行《1998年度世界发展报告》提出。1999年3月，以全面打通知识生产、传播、扩散与利用各环节信息通道，打造支持全国各行业知识创新、学习和应用的交流合作平台为总目标，王明亮提出建设中国知识基础设施工程（China National Knowledge Infrastructure，CNKI），并被列为清华大学重点项目。在党和国家领导以及 教育部、中宣部、 科技部、新闻出版总署、 国家版权局、 国家发改委的大力支持下，在全国 学术界、 教育界、出版界、图书情报界等社会各界的密切配合和清华大学的直接领导下。 CNKI工程集团经过多年努力，采用自主开发并具有国际领先水平的数字图书馆技术，建成了世界上全文信息量规模最大的" CNKI数字图书馆"。并正式启动建设《 中国知识资源总库》及CNKI 网格资源共享平台，通过产业化运作，为全社会知识资源高效共享提供最丰富的知识信息资源和最有效的知识传播与数字化学习平台。
数据挖掘与知识发现期刊官网论文格式不对
为什么期刊上的文章和硕博论文不同？这是因为需求不同的，绝大部分的期刊论文都是评职称使用的，而硕博是毕业答辩用的。举个最简单的例子。期刊的论文一般2500-5000字符左右一篇文章。研究生毕业论文在20000-30000字符，如果你把毕业论文拿去发表期刊，肯定不行的。
数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
是外文期刊的，不属于国内的
（1）学校规定，参考文献列表使用的顺序序号标注，用[]的方式在正文引用部分的右上角处一一对应标出，例如“世界各国针对本国国情，通过颁布政策法律法规来降低建筑能耗[2-5]。”。（2）文献类型标识：M—普通图书；C—论文集、会议集；G—汇编；D—学位论文；N-报纸；J—期刊：R—报告；S-标准；P-专利；EB/OL—网上资源。（3）参考文献的书写格式分类介绍：1、学位论文类基本格式为：作者＋论文名称［D]+毕业院校所在城市＋毕业院校＋论文提交年份＋页码．值得注意的是参考文献里的标点符号用的是英文状态下输入的标点符号。打字一般打的是中午，要从汉语切换到英文状态，再输入相应的标点符号。2、期刊论文类基本格式为：作者＋论文名称［J]+期刊名称＋发表年份（第几期）+页码．值得注意的也是标点符号。3、书籍著作类：基本格式为：作者＋著作名称［M]+出版社所在城市＋出版社名称＋出版年份＋页码．如果是多次引用文献，每处的页码或页码的范围，分别列于每处参考文献的序号标注处，置于方括号后，并作上标。这也是值得注意的点。
数据挖掘与知识发现期刊官网论文格式要求
期刊论文的格式要求主要包含以下几点：1、论文题目。应能概括整个论文最重要的内容，言简意赅，引人注目，一般不宜超过20个字。 2、论文摘要和关键词。 论文摘要应阐述学位论文的主要观点。说明本论文发表的目的、研究方法、成果和结论。尽可能保留原论文的基本信息，突出论文的创造性成果和新见解。而不应是各章节标题的简单罗列。摘要以500字左右为宜。 3、关键词是能反映论文主旨最关键的词句，一般3-5个。 4、目录。既是论文的提纲，也是论文组成部分的小标题，应标注相应页码。 5、引言(或序言)。内容应包括本研究领域的国内外现状，本论文所要解决的问题及这项研究工作在经济建设、科技进步和社会发展等方面的理论意义与实用价值。 6、正文。是毕业论文的主体。 7、结论。论文结论要求明确、精炼、完整，应阐明自己的创造性成果或新见解，以及在本领域的意义。 8、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。) 9、附录。论文发表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。补充普通期刊论文发表时间，如下图：
格式：1、字数要求3000字左右。2、封面格式3、排版格式（1）纸张：A4纸，单面打印。（2）标题：三号黑体字加粗。（3）正文各标题用小四号宋体字加粗，内容则用小四号宋体字。（4）参考文献四个字用小四号宋体字加粗，参考文献内容用五号宋体字，其格式按毕业论文参考文献的格式书写。常用参考文献书写格式如下：a、期刊类格式：作者．文章名．期刊名称，出版年份．卷号（期号）：起止页码。b、书籍类格式：作者．书名．版次（第一版应省略）．出版地：出版者，出版年份：起止页码。c、论文集类格式：著者．题名．编者．论文集名．出版地：出版者，出版年份：起止页码。d、学位论文类格式：作者．题名．保存地：保存单位，年份。（5）页眉页脚小五号宋体字居中。（6）页面设置。页边距：上下左右均为5厘米；行间距为5倍行距；字符距离：标准。不同的期刊要求不一样，如果普通期刊，在百分之二十五到三十之间，省级期刊在百分之十五到二十五之间，国家期刊，在百分之十到百分之十五之间，如果是核心期刊，一般在百分之五到百分之十之间。要求1、在文后的参考文献表中，各条参考文献应按其在正文中出现的先后用阿拉伯数字连续排序。注意一定要按在文中出现的顺序编号。2、文后参考文献表中的中文参考文献请改为中英文对照。3、文后期刊类、会议论文集中的参考文献表中的英文期刊名称、会议论文集名请写全称。4、各类参考文献请严格按照“二、各类参考文献写法”中的标点符号写。
数据挖掘与知识发现期刊官网论文选题怎么选
毕业论文该怎样选题及其技巧参考如下文 毕业论文写作，选题是关键，在学习撰写毕业论文时首先就应该学会如何选题。在进行毕业论文的选题时，应着重注意选题要恰当。 题目大小适中，对实际工作有一定指导意义;应结合当前科技和经济发展，尽可能选择与社会发展及实际工作相结合的题目。一个题目太小了则不利于展开理论上的探讨。比如，"储蓄柜台客户填表制度的废除"就是一个十分具体的小题目。如果做一篇2-3千字的小型论文就可以将这种制度上的变革目的和效果阐释清楚，但是拿它来做一篇1万字左右的毕业论文就显得小题大做了。这种具体业务做法上的些许改变其意义一般也不是太大的。 反过来，一个题目太大则不利于抓住重点展开论述。比如，"入世后，中资银行如何迎接外资银行挑战"，这个题目要做好大概可以写一本厚厚的专著。类似的题目诸如“中国保险业发展初探”、“国有商业银行如何发展中间业务”、“也论金融风险的产生与防范”等等，它们的共同特点是可以在同一个题目下探讨多方面的问题。这样，撰写论文时就无法落笔，往往是什么都涉及到一点儿，但什么都不深入、谈不透。
学术论文选题的常见“九大”方法科学研究的实践证明，一篇学术论文的价值关键并不只在写作的技巧，也在于作者选择了什么课题，并在这个特定主题下选择了什么典型材料来表述研究成果，通常只有选择了有意义的课题，才有可能收到较好的研究成果，写出较有价值的学术论文。可以说，在学术论文撰写中，选题是头等重要的问题。以下是达晋编译总结学术论文选题的常见“九大”方法：一、从读书和讨论中发现问题。也就是在广泛阅读文献信息的基础之上，分析已有研究成果，了解相关信息，进而发现问题，思考选题。二、突破学科空白处、空缺处、交叉口。可对旧主题独辟蹊径，选择新角度阐述问题；或纠正研究方法的错误或缺陷选择选题；或在学科综合比较中发现新问题。三、综合比较与社会调查。综合，是指归纳、总结学术界对某一问题的全部研究成果，或在此基础上加以评论；比较，是比较同一事物在不同时间内的具体变化，或不同事物在同一标准下的比较；社会调查，是指从社会实践中搜集一手资料，去伪存真，确立选题，也就是选题源于实践。四、拟想验证法。也就是根据自己的观察学习，初步产生选题拟想，而后通过阅读资料并验证来确定选题。五、回溯法。也就是从事物结果或现状着手，进行逆向思维，寻找矛盾的根源，确定选题。六、怀疑法。也就是对已有结论、常规、习惯、行为方式等合理性作非绝对肯定，或者否定判断。七、换位思考法。也就是摆脱原有思维定势，从不同角度和层次认识研究对象。八、时间法。可以对研究对象的不同类型在某一个时点所构成的全貌的研究，也可以在不同时点或较长时间内对某一科学发展现象的研究，这也就是横剖研究和纵贯研究。九、移植法。也就是发现不同学科研究对象与思维方法之间的联系，借鉴其他学科的方法研究本学科的问题。
毕业论文是对高校毕业生的一种挑战，学术论文选题是高校毕业生面临的第一个关卡，选择正确合适的学士论文课题对于后期的论文撰写有很大的帮助，那么写作学术论文怎么选题？高校毕业生可以从以下几个方面来进行选题。热门与冷门的选择热门与冷门课题的选择是每年高校毕业生都再考虑的问题，热门与冷门各自都有相对应的好处，热门课题容易搜集资料，日常生活接触较多，但是缺点是容易出现重复。冷门课题却刚刚相反，不容易出现重复，但是资料较难收集。大题与小题的选择大题撰写内容较多，但是难以写透，小题可以集中撰写，但是写作内容较少。以上是目前主要纠结的两类学术论文选题难点，建议高校毕业生在选择课题时，一定要结合现状，选择考虑自身的专业知识，资源收集的难易程度，选择课题，并且构思好论文写作思路，切忌选题一旦确定，没有特别原因是不予以更改的。
数据挖掘得概念，关键技术及应用 数据挖掘的分类方法、概念、关键技术、图形图像得应用数据挖掘的关联规则、概念、算法（以两种算法规则为例）归纳算法过程
数据挖掘与知识发现期刊官网论文选题背景
数据挖掘（Data Mining，DM）又称数据库中的知识发现（Knowledge Discover in Database，KDD），是目前人工智能和数据库领域研究的热点问题，所谓数据挖掘是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，它主要基于人工智能、机器学习、模式识别、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业的数据，做出归纳性的推理，从中挖掘出潜在的模式，帮助决策者调整市场策略，减少风险，做出正确的决策。知识发现过程由以下三个阶段组成：（1）数据准备，（2）数据挖掘，（3）结果表达和解释。数据挖掘可以与用户或知识库交互。数据挖掘数据挖掘数据挖掘是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据准备是从相关的数据源中选取所需的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的规律找出来；规律表示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。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析，等等。并非所有的信息发现任务都被视为数据挖掘。例如，使用数据库管理系统查找个别的记录，或通过因特网的搜索引擎查找特定的Web页面，则是信息检索（information retrieval）领域的任务。虽然这些任务是重要的，可能涉及使用复杂的算法和数据结构，但是它们主要依赖传统的计算机科学技术和数据的明显特征来创建索引结构，从而有效地组织和检索信息。尽管如此，数据挖掘技术也已用来增强信息检索系统的能力。起源需要是发明之母。近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。数据挖掘利用了来自如下一些领域的思想：(1) 来自统计学的抽样、估计和假设检验，(2)人工智能、模式识别和机器学习的搜索算法、建模技术和学习理论。数据挖掘也迅速地接纳了来自其他领域的思想，这些领域包括最优化、进化计算、信息论、信号处理、可视化和信息检索。一些其他领域也起到重要的支撑作用。特别地，需要数据库系统提供有效的存储、索引和查询处理支持。源于高性能（并行）计算的技术在处理海量数据集方面常常是重要的。分布式技术也能帮助处理海量数据，并且当数据不能集中到一起处理时更是至关重要。发展阶段第一阶段：电子邮件阶段这个阶段可以认为是从70年代开始，平均的通讯量以每年几倍的速度增长。第二阶段：信息发布阶段从1995年起，以Web技术为代表的信息发布系统，爆炸式地成长起来，成为目前Internet的主要应用。中小企业如何把握好从“粗放型”到“精准型”营销时代的电子商务。第三阶段： EC(Electronic Commerce），即电子商务阶段EC在美国也才刚刚开始，之所以把EC列为一个划时代的东西，是因为Internet的最终主要商业用途，就是电子商务。同时反过来也可以说，若干年后的商业信息，主要是通过Internet传递。Internet即将成为我们这个商业信息社会的神经系统。1997年底在加拿大温哥华举行的第五次亚太经合组织非正式首脑会议（APEC）上美国总统克林顿提出敦促各国共同促进电子商务发展的议案，其引起了全球首脑的关注，IBM、HP和Sun等国际著名的信息技术厂商已经宣布1998年为电子商务年。第四阶段：全程电子商务阶段随着SaaS（Software as a service）软件服务模式的出现，软件纷纷登陆互联网[5]，延长了电子商务链条，形成了当下最新的“全程电子商务”概念模式。
面对“人们被数据淹没，却饥渴于知识”的挑战，数据挖掘和知识发现技术应运而生，并得以蓬勃发展。数据挖掘涉及到人工智能、模式识别、机器学习、统计学等领域，因此，我们把体现当代科学技术发展特征的多学科间的知识交叉及最新成果反映到教材中来，同时本书从智能信息处理及数据挖掘两大主题出发，着重于介绍将智能信息处理中的最新技术如何应用于数据挖掘领域，如智能搜索、分类、聚类和智能决策等。全书共分9章：第一章主要从整体上介绍数据挖掘和知识发现的基本概念、研究现状及发展方向；第二章介绍了数据挖掘的理论基础；第三章详细论述了用于数据挖掘的计算智能方法的理论基础；第四章论述了神经网络和进化计算的分类方法；第五章全面论述了支撑矢量机与核分类方法；第六章详细论述了集成分类方法；第七章系统论述了数据挖掘中大规模数据聚类方法；第八章论述关联规则挖掘方法；第九章介绍数据挖掘实例及可视化。从第三章后的每一章都给出了所用方法的实验条件设置及实验结果。
前人研究的成果，所选题目到目前所研究到的状况，而你又对选题有何特别看法，为何会选此题，对前人的研究成果和看法有何异议或者是有何更深入的观点