大数据最新参考文献

例子 傅刚大风过后的思考[N/OL]北京青年报，2000-04-12（14）[2002-03-06] %5ED0412B [序号] 主要责任者．题名：其他题名信息[文献类型标志、文献载体标志]．出版地：出版者，出版年（更新或修改日期）[引用日期]．获取和访问路径（网址）．注明：[N/OL]为[文献类型标志、文献载体标志]文献类型标志如下：普通图书 M, 会议录 C, 汇编 G, 报纸 N, 期刊 J, 学位论文 D, 报告R，标准 S，专利 P，数据库 DB，计算机程序 CP，电子公告 EB。电子文献载体类型标志如下：磁带 MT，磁盘 DK，光盘 CD，联机网络OL

参考文献，该如何标注呢？我们觉得至少要做到三点：全、准、新。一、为了做到“全”，每一位研究人员对于特定课题，从经典著作到有代表性的最新文献都必须认真阅读，并选用其中一些作为参考文献。事实上，《中文期刊网全文数据库》、《维普中文科技期刊数据库》和《万方数据资源系统数字化期刊》中的任一个数据库的期刊收录都不完整，因此，作为治学严谨的学者，在文献检索阶段就应该对三个数据库都进行查询。二、为了做到“准”，我们在标注参考文献时应慎之又慎，如临深渊，如履薄冰。曾有一位作者在引用一篇英文参考文献时，将原文的作者姓名粘贴了过来，但是，粘贴之后，原文作者名右上角的“a, b”（表示作者隶属于两个不同机构）就被拉平了，于是，举例来说，Johnson就成了Johnsonab。如果这样的错误出现在刊物上，以后读者用Johnsonab去检索文献，必然无功而返。三、为了做到“新”，建议研究人员要养成浏览最新文献的习惯，而不是面临科研任务了才去临时抱佛脚地搜索文献，且只阅读搜索到的文献。如果作者的研究是建立在最新文献的基础之上，那么，即使其的论文的创新性不够强，论文所列的参考文献也将对读者有切实的帮助，功莫大焉。

论文格式： 纸张为A4纸，页边距上5cm，下5cm，左0cm，右5cm。论文由内容摘要与关键词、论文正文和参考文献组成。一级标题“一、”;二级标题“(二)”;三级标题“”。 [内容摘要]和[关键词]均为宋体小四号加粗，内容宋体小四号，行距25cm。正文:(1) 标题:黑体二号居中,上下各空一行。(2) 正文：小四号宋体，每段起首空两格，回行顶格，行距为多倍,25。(3) 一级标题格式：一级标题：序号为“一、”，小三号黑体字，独占行，起首空两格，末尾不加标点。(4) 二标题序号为“(一)”，四号宋体，加粗，独占行，起首空两格，末尾不加标点。(5)三级标题：序号为“”，起首空两格，空一格后接排正文，小四号宋体，加粗。(6) 四、五级标题序号分别为“(1)”和“①”，与正文字体字号相同，可根据标题的长短确定是否独占行。若独占行，则末尾不使用标点，否则，标题后必须加句号。每级标题的下一级标题应各自连续编号。(7) 注释 (根据需要)：正文中需注释的地方可在加注之处右上角加数码，形式为“①、②……”(即插入脚注)，并在该页底部脚注处对应注号续写注文。注号以页为单位排序，每个注文各占一段，用小5号宋体。书写格式参考文献标注的位置。 参考文献标标注方法和规则。 参考文献标标注的格式。2007年8月20日在清华大学召开的“综合性人文社会科学学术期刊编排规范研讨会”决定，2008年起开始部分刊物开始执行新的规范“综合性期刊文献引证技术规范”。该技术规范概括了文献引证的“注释”体例和“著者—出版年”体例。不再使用“参考文献”的说法。以上内容参考：百度百科-参考文献

数据挖掘的十大算法为了进行数据挖掘任务，数据科学家们提出了各种模型，在众多的数据挖掘模型中，国际权威的学术组织 ICDM （the IEEE International Conference on Data Mining）评选出了十大经典的算法。按照不同的目的，我可以将这些算法分成四类，以便你更好的理解。分类算法：C5，朴素贝叶斯（Naive Bayes），SVM，KNN，Adaboost，CART聚类算法：K-Means，EM关联分析：Apriori连接分析：PageR C5C5 算法是得票最高的算法，可以说是十大算法之首。C5 是决策树的算法，它创造性地在决策树构造过程中就进行了剪枝，并且可以处理连续的属性，也能对不完整的数据进行处理。它可以说是决策树分类中，具有里程碑式意义的算法。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）朴素贝叶斯模型是基于概率论的原理，它的思想是这样的：对于给出的未知物体想要进行分类，就需要求解在这个未知物体出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为这个未知物体属于哪个分类。 SVMSVM 的中文叫支持向量机，英文是 Support Vector Machine，简称 SVM。SVM 在训练中建立了一个超平面的分类模型。如果你对超平面不理解，没有关系，我在后面的算法篇会给你进行介绍。 KNNKNN 也叫 K 最近邻算法，英文是 K-Nearest Neighbor。所谓 K 近邻，就是每个样本都可以用它最接近的 K 个邻居来代表。如果一个样本，它的 K 个最接近的邻居都属于分类 A，那么这个样本也属于分类 A。 AdaBoostAdaboost 在训练中建立了一个联合的分类模型。boost 在英文中代表提升的意思，所以 Adaboost 是个构建分类器的提升算法。它可以让我们多个弱的分类器组成一个强的分类器，所以 Adaboost 也是一个常用的分类算法。 CARTCART 代表分类和回归树，英文是 Classification and Regression Trees。像英文一样，它构建了两棵树：一棵是分类树，另一个是回归树。和 C5 一样，它是一个决策树学习方法。 AprioriApriori 是一种挖掘关联规则（association rules）的算法，它通过挖掘频繁项集（frequent item sets）来揭示物品之间的关联关系，被广泛应用到商业挖掘和网络安全等领域中。频繁项集是指经常出现在一起的物品的集合，关联规则暗示着两种物品之间可能存在很强的关系。 K-MeansK-Means 算法是一个聚类算法。你可以这么理解，最终我想把物体划分成 K 类。假设每个类别里面，都有个“中心点”，即意见领袖，它是这个类别的核心。现在我有一个新点要归类，这时候就只要计算这个新点与 K 个中心点的距离，距离哪个中心点近，就变成了哪个类别。 EMEM 算法也叫最大期望算法，是求参数的最大似然估计的一种方法。原理是这样的：假设我们想要评估参数 A 和参数 B，在开始状态下二者都是未知的，并且知道了 A 的信息就可以得到 B 的信息，反过来知道了 B 也就得到了 A。可以考虑首先赋予 A 某个初值，以此得到 B 的估值，然后从 B 的估值出发，重新估计 A 的取值，这个过程一直持续到收敛为止。EM 算法经常用于聚类和机器学习领域中。 PageRankPageRank 起源于论文影响力的计算方式，如果一篇文论被引入的次数越多，就代表这篇论文的影响力越强。同样 PageRank 被 Google 创造性地应用到了网页权重的计算中：当一个页面链出的页面越多，说明这个页面的“参考文献”越多，当这个页面被链入的频率越高，说明这个页面被引用的次数越高。基于这个原理，我们可以得到网站的权重划分。最后算法可以说是数据挖掘的灵魂，也是最精华的部分。这 10 个经典算法在整个数据挖掘领域中的得票最高的，后面的一些其他算法也基本上都是在这个基础上进行改进和创新。今天你先对十大算法有一个初步的了解，你只需要做到心中有数就可以了。

会的。doi是云计算背景下最佳的“大数据”样本存储和应用技术，用于IKE进行协商SA协议统一分配。doi具有唯一性、持久性、兼容性、互操作性、动态更新的特点。参考文献是学术著作和期刊的必备项目，也是书刊编校容易忽略的版块。参考文献一般由作者提供，如果作者未能按照参考文献国标著录，编辑的工作量会比较大。