每个人都曾试图在平淡的学习、工作和生活中写一篇文章。写作是培养人的观察、联想、想象、思维和记忆的重要手段。相信许多人会觉得范文很难写？接下来小编就给大家介绍一下优秀的范文该怎么写，我们一起来看一看吧。
分拣论文参考文献篇一
一、参考文献类型少
文献资料是多类型的，包括是学术著作、期刊论文、学位论文、研究报告、研讨会论文、政府部门的资料与数据汇编、国家政策文件等。
当前，很多毕业生写论文参考的文献主要集中在期刊论文、学术著作和学位论文，对国家政策文件、研究报告、研究会论文等关注不够，因此参考的文献类型较少，出现比较片面、或研究不典型的情况。
从学术研究上来说，这两者是同等重要的，但是对于一些特殊专题来说，研究后者可能更有价值。
比如国家政策不仅包含过去的研究成果，也包含目前研究的热点、前沿问题，是研究中不可忽视的文献。
所以，文献综述要尽可能参考不同类型的文献资料，做到全面有力。
二、过度依赖已有的研究成果
学术研究是渐进的过程，新的研究要依赖于过去已有的'研究成果，但是，过度依赖就成为一种简单的重复。
目前，不少研究生写文献综述时，很难跳出别人的研究思路框架，不自觉的重复别人的观点，或者用目前已有大量参考文献的研究领域作为选题，这些都是对已有的研究成果过度依赖的表现，这也导致很难有学术创新成果。
所以，写文献综述时，我们首先要明白一点，文献综述是为了找到的研究起点。
在文献综述写作过程中，不能过度依赖已有的研究理论或观点，大胆的做出突破。
三、否定已有研究成果
有些研究者在表达自己观点时，热衷于否定已有研究成果，并以此来凸显自己研究的原创性。
要知道，文献综述要坚持全面性原则，批判与肯定同时进行，当方面的批判或肯定都是不理性的，也是不客观的。
目前，很多毕业论文总是喜欢说自己的研究填补了空白，对别人的研究不能给予客观的评价。
然而，其所谓的空白不外乎两种情况：一是研究意义重大但实在太难没人研究；二是研究没有意义或价值所以没人研究。
其实，从根本上来说，这样的研究空白是有风险的，更何况，为了凸显自己而极力否定他人研究这种行为本身就是不理性的，没有价值的。
所以，我们在写文献综述时，应该客观的评价已有的研究成果，避免对其局限性大做文章，这是对研究者的尊重，也能保证自己研究的客观性。
四、简单罗列文献
文献综述应该是通过寻找各种文献的内在关联来实现学术增值，而不是对已有文献的简单罗列。
有些研究者在写文献综述时，会不自觉的将文献罗列在一起，将各种没有关联的文献罗列在一起确实会比较容易，但这只能是一种低水平的描述型文献综述，很难获得审稿人的认可。
由于文献繁多，很多原始文献是比较凌乱无序的，所以，作者写文献综述时，首先要对原始材料进行整理，即订正那些错误的材料，补充那些缺漏的材料，区分哪些材料是有用的，哪些是没用的，哪些是过时的。
其次，要对原始材料进行强有力的关联论证，即找出这些原始材料之间的内在关联，诸如今天的研究跟过去的研究有什么关联，未来的研究同今天的研究有什么关联。
最终在它们之间的内在关系引导下来写文献综述。
分拣论文参考文献篇二
由于文献综述的特点，致使它的写作既不同于“读书笔记”“读书报告”，也不同于一般的科研论文。因此，在撰写文献综述时应注意以下几个问题：
1、搜集文献应尽量全。掌握全面、大量的文献资料是写好综述的前提，否则，随便搜集一点资料就动手撰写是不可能写出好多综述的，甚至写出的文章根本不成为综述。
2、注意引用文献的代表性、可靠性和科学性。在搜集到的文献中可能出现观点雷同，有的文献在可靠性及科学性方面存在着差异，因此在引用文献时应注意选用代表性、可靠性和科学性较好的文献。
3、引用文献要忠实文献内容。由于文献综述有作者自己的评论分析，因此在撰写时应分清作者的观点和文献的内容，不能篡改文献的内容。
4、参考文献不能省略。有的科研论文可以将参考文献省略，但文献综述绝对不能省略，而且应是文中引用过的，能反映主题全貌的并且是作者直接阅读过的文献资料。
总之，一篇好的文献综述，应有较完整的文献资料，有评论分析，并能准确地反映主题内容。
分拣论文参考文献篇三
【摘 要】随着科学技术以及互联网的发展，数据逐渐朝着爆发方面发展，数据信息数量急剧增加，为了给广大用户提出更合理的幅度，人们开始重视大数据。大数据技术实际上是一种数据挖掘、预测分析、人工智能、统计分析语言处理以及存储数据的综合技术，形成了数据工程新研究领域。可视化技术是大数据分析的重要形式，大数据可视化技术主要是在数据自动分析功能的前提下，利用人们挖掘数据过程中对于可视化技术的分析和认知能力，充分融合人类自身和机器的各自特征，依据交互技术，辅助人们可以更加直观的进行数据分析。
1 大数据可视化分析的基本概念
随着科学技术的进步，社会逐渐朝着数字化、新信息的方向发展，物联网、互联网以及云计算发展十分迅速，导致社会充满数据，因此，使得数据成为了新的信息资源，需要人们进行适当的利用，以此来满足人们的实际生产生活要求。基于此，导致呈现指数形成增长，并且变的更加复杂化，使得大数据区别与传统的数，增加了内涵。可视分析实际是一种融合了信息可视化、科学可视化、数据挖掘、人机交互、信息论、认知科学等方面的新方向学科。可视化分析实际上是一种能够利用交互式可视化界面来对复杂数据进行分析的技术，可视化基本流程为数据、知识、循环数据，主要包括可视化技术以及自动化分析技术。大数据可视化技术实际上是一种利用自动化分析进行数据挖掘的时候，在使用能够进行分析的人机交互界面和能够进行信息可视化的界面来融入自身的认知能力和计算机的计算能力，从而可以有效地得到观察大数据的能力[1].
2 大数据可视化分析
2.1 文本可视化
作为大数据时期文本可视化数据的一个典型文本信息，实际上也是最主要的互联网数据信息，与此同时，也是物联网通过一定的传感器收集到的信息类型，在正常的工作和学习以及日常生活中人们使用最多的就是文本形式的电子文档。文本可视化可以在一定程度上直观的体现文本主要优势和特点，例如，逻辑结构、动态演化规律以及主体聚类等。最基本和典型的文本可视化就是标签云，依据词频来合理的把关键词进行排序和归类，然后利用一定的颜色、大小等属性来进行文本可视化。
现阶段，最主要的就是利用字体大小展现的关键词使用在互联网中主题热度的`识别。随着关键词数量的不断增加，如果不能合理的进行设计阀值，就会出现重复覆盖以及局部密集的问题，这样就需要提供一定的交换窗口来操作[2].
2.2 网络可视化
在大数据分析中最常见的关系就是网络关联，例如，社交网络和互联网。实际上层次结构在一定程度上属于一种比较特殊的网络信息。依据连接拓扑和网络节点之间的关系，可以非常直观的体现出网络中隐藏的关系。例如节点，实际上是进行网络可视化的重要内容之一。怎样在大规模边和节点的网络中利用有限空间进行一定的可视化，是现阶段大数据研究的重要和难点。除了能够可视化静态拓扑关系，还具有相应的动态流动演化性，所以对动态网络进行一定的可视化也是不容忽视的内容。随着网络中边和节点数目的增多，很容易出现覆盖、重叠以及聚集等问题，不能很好的进行可视化，影响效果。因此处理大规模可视化的主要方式就是图简化。可以分成两类，一类是利用多尺度和层次聚类进行交互，把大规模数据变化为具有一定层次的树结构，然后利用多尺度进行不同的可视化。另一种是对边进行适当的聚集，保证具有清晰的可视化效果。这些都是简化的主要方式，也可以看出引入交互技术，是可视化技术未来发展过程中必不可少的方式[3].
2.3 时空数据可视化
时空数据主要是指具有一定时间标签和地理位置的数据。
移动终端与传感器发展非常迅速，因此，使得时空数据逐渐成为大数据发展过程中典型的数据类型。充分结合地理制图学以及数据可视化技术，分析和研究空间和时间对于可视化表征之间的关系，能够很好的展示空间和时间以及规律模式。大数据时代发展模式下，时空数据具有实时性和高维性，同时这也是数据可视化的重点。为了能够更好的体现信息随着空间和时间位置发生一定的变化，一般可以利用信息对象来逐渐实现数据可视化。流式地图是最典型的可视化方式，充分融合地图和时间事件流。为了可以打破二维数据的局限性，出现了时空立体方，是利用三维模式来展现空间、时间、事件[4].
2.4 多维数据可视化
多维数据可视化实际上就是说拥有很多个维度的数据变量，在数据仓库以及数据库中具有广泛的应用，例如，商业智能系统、企业信息系统。进行多维数据的主要目的就是不断发现多维数据的模式和规律，合理展示不同纬度之间存在的关系。多维数据可视化具有多种方式，主要包括基于图标、基于图结构、几何图形、基于层次结构、基于像素、混合方式。近年来，随着大数据的不断发展，几何图形是研究多维数据可视化的重点。
最常用的多维数据可视化的方式就是散点图，二维散点图可以适当利用多维度中的两个维度综合的体现映射到两条轴上，利用不同的图形在二维平面内合理反映维度信息。例如，可以利用不同颜色、形状等来表示一定的离线或者连续性。投影是从多维度方面来体现可视化的一种方式。能够很好的体现出维度的属性值的分布情况，还可以体现多维度之间的关系[5].
3 结语
总而言之，作为大数据分析的重要方式，可视化分析可以有效的弥补计算机自动化分析过程中出现的不足和缺陷。大数据可视化分析可以很好的融合计算机的分析能力和人们对信息的感知能力，在依据数据挖掘前提下进行的数据分析。
参考文献：
[3] 刘法建 , 张捷 , 章锦河等 . 旅游流空间数据获取的基本方法分析--国内外研究综述及比较 [j]. 旅游学刊 ,,27(6)：101-109.
分拣论文参考文献篇四
撰写文献综述通常出于某种需要，如为某学术会议的专题、从事某项科研、为某方面积累文献资料等等，所以文献综述的选题，作者一般是明确的，不象科研课题选题那么困难。文献综述选题范围广，题目可大可小，大到一个领域、一个学科，小到一个方法、一个理论，可根据自己的需要而定。初次撰写文献综述，所选题目宜小些，这样查阅文献的数量相对较小，撰写时易于归纳整理，否则，题目选得过大，查阅文献花费的时间太多，影响实习，而且归纳整理困难，最后写出的综述大题小作或是文不对题。
选定题目后，应围绕题目进行搜集与问题有关的文献。关于搜集文献的有关方法有多种，如看专著、年鉴法、浏览法、滚雪球法、检索法等等。搜集文献要求越全越好，因而最常用的方法是用检索法。搜集好与文题有关的参考文献后，就要对这些参考文献进行阅读、归纳、整理，如何从这些文献中选出具有代表性、科学性和可靠性大的单篇研究文献十分重要，从某种意义上讲，所阅读和选择的文献的质量高低，直接影响文献综述的水平。因此在阅读文献时，要写好“读书笔记”、“读书心得”和做好“文献摘录卡片”。用自己的语言写下阅读时得到的启示、体会和想法，将文献的精髓摘录下来，不仅为撰写综述时提供有用的资料，而且对于训练自己的表达能力，阅读水平都有好处，特别是将文献整理成文献摘录卡片，对撰写综述极为有利。
分拣论文参考文献篇五
(城市名):出版者,出版年:起止页码.[析出文献)]
［5］著者.题名[d].所在城市：学位授予单位,出版年.[学位论文]
［6］著者.题名，报告号[r].出版地(城市名):出版者,出版年.[科技报告、手册等]［7］著者.准编号标准名称［s］.出版地:出版者,出版年.
（如）.[电子文献]
［10］专利所有者.专利题名：专利国别，专利号［p］.公告日期.获取和访问路径.