本文目录导读：
随着信息技术的飞速发展，大数据已成为当今社会的重要资源，大数据分析与挖掘技术在各个领域得到广泛应用，推动了社会的进步，撰写一篇高质量的论文，参考文献的编写至关重要，本文将针对大数据分析与挖掘论文参考文献的编写方法进行探讨，并提供一些示例。
参考文献编写原则
1、选取权威性、代表性文献
参考文献应选择具有权威性、代表性的文献，以保证论文的学术价值，优先选择国内外知名学者、权威机构、顶级期刊、重要会议论文等。
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2、注重时效性
参考文献应选择近几年的文献，以保证论文的时效性和前沿性，关注最新研究成果，体现论文的时效性。
3、保持一致性
参考文献的格式应保持一致性，遵循学术规范，不同类型的文献，其格式略有差异，但总体要求一致。
4、突出重点
参考文献应根据论文主题和内容，有针对性地选取，突出重点，避免冗余。
参考文献编写方法
1、文献检索
（1）根据论文主题，利用学术搜索引擎（如CNKI、万方、维普等）进行检索。
（2）通过关键词、作者、期刊、会议等途径，缩小检索范围。
（3）阅读检索结果，筛选出符合要求的文献。
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2、文献阅读与整理
（1）仔细阅读文献，了解其研究背景、方法、结论等。
（2）整理文献中的关键信息，如研究方法、数据来源、结果分析等。
（3）将整理好的信息记录在文献笔记中。
3、参考文献格式规范
（1）中文文献格式：[序号]作者. 文献题名[J]. 期刊名，出版年份，卷号（期号）：起止页码。
（2）英文文献格式：[序号]Author. Title of the article[J]. Journal Name, Year, Volume(Issue): Starting Page-Ending Page.
4、参考文献引用
（1）正文引用：在引用文献时，应在括号内注明序号，如[1]、[2]等。
（2）脚注或尾注：在文章末尾或每页脚注处，列出所有参考文献的详细信息。
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参考文献编写示例
以下为大数据分析与挖掘论文参考文献编写的示例：
[1] 刘伟，张晓光，李晓峰. 基于大数据的企业竞争情报分析[J]. 管理世界，2018，(3)：45-53.
[2] 张华，李明，王磊. 基于Hadoop的大数据处理技术研究[J]. 计算机工程与应用，2017，53(18)：1-5.
[3] 陈思，赵敏，王慧. 基于大数据的智能交通系统优化研究[J]. 交通信息与控制，2019，16(2)：72-77.
[4] Smith J, Brown A, Johnson R. Big Data Analytics: Techniques, Tools, and Applications[M]. New York: Springer, 2016.
[5] Wang Y, Zhang L, Li X. A Survey of Big Data Analytics[J]. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2017, 29(9): 1855-1870.
参考文献的编写是论文写作过程中不可或缺的一环，在编写大数据分析与挖掘论文参考文献时，应遵循上述原则和方法，确保参考文献的权威性、时效性和一致性，通过合理选取和引用参考文献，提高论文的学术价值和可读性。
标签： #大数据分析与挖掘论文参考文献
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