关于数据挖掘的期刊论文题目有哪些要求呢

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回答 做短视频创作很难绕开的一个问题，如何选题？选题的方向，选题的内容，选题的素材。接下来美工铺子通过选题的方向，选题的原则，选题的维度，以及选题时要注意避免的一些问题，聊聊短视频如何进行选题。一、短视频选题方面做短视频创作选题方面大概分类14种类。选题的方面就是在做赛道的选择，不同的赛道有着不同的天花板（粉丝量、变现值）和不同的运营机制在这些短视频类别的赛道中，剧情、娱乐、影视、生活、商业类占据了大部分的内容领域，也比较容出现一些头部资源大号，这些类别解决了大部分人群的八小时工作中遇到的问题，和八小时生活中的消遣问题。在整个互联网短视频中有两个比较特殊的领域，财经和健康领域，这两个领域的创作者，平台都会要求有相关领域的资质才能进行内容创作，比如财经领域要求有证券从业资格证等，健康领域要求是三甲医院以上的医生资质。在所有类别中还有一个共性，就是可以将内容知识化，用知识价值的传递来内容的输出和传播，即内容即是价值，内容即是产品。二、短视频选题原则1、 要贴地。选题内容要坚持用户导向，以用户粉丝需求为前提，不能脱离用户粉丝，想要有好的播放量，就应该首先考虑到用户粉丝的喜好和痛点需求，往往越是贴近用户粉丝的内容越是能够得到他们的认可，触发视频的完播率。2、 有价值。选题内容要输出有价值，内容有干货为目标，输出的内容对用户粉丝有价值，满足用户粉丝的需求，解决用户粉丝的痛点，才能使用户粉丝有传播的欲望，触发点赞、评论、转发等用户行为，从而达到内容的裂变传播。吴北狱中三年不近女身，新婚一月后美女总裁扶墙干呕，丈母娘炸了广告乘以贰网络查看详情3、 要匹配。选题内容要和我们的定位有关联有匹配，有垂直度，以提升我们在专业领域的影响力，更高的塑造IP，这样才能吸引到精准的用户粉丝，同样提高用户粉丝的持续跟随和黏性。三、短视频选题维度1、 频率。选题的内容，在用户粉丝的需求和痛点上是不是存在高频发生率，换而言之就是目标用户粉丝群体的大众话题，只有用户粉丝的高频关注点，才能引发更多播放量。2、 难易。创作者还应该考虑选题后的制作难易程度，自己或团队的创作能力是否能够支撑起来选题背后内容生产和内容运营，选题、内容、形式都是要考虑的因素，用户粉丝现在对内容的质量要求越来越高。3、 差异。不论是哪一种类别的选题或者哪一种话题，在短视频领域都有着不少的竞品账号，可以说 3、 标题描述要合理。标题字数要适中，有些平台超过一定字数后，标题就会被自动折叠隐藏起来。格式要标准，数字用阿拉伯数字，尽量用中文表述，避免生僻字和网络词汇，方便机器算法获取识别。句式要合理，很多短视频平台，一般会要求标题为三段式结构，表述清晰，避免出现夸大性词组。 提问 我是做短视频的论文不是短视频的创作，是研究短视频 更多1条 

不要选别人没做过的题目。不要选太旧的题目。选题面要窄不要宽，选题方向尽量可能具体，选题范围越宽写作难度就会越大。题目一个研究内容即可，千万不要出现两个或两个以上研究内容。选题要符合自身专业不能跑偏。

随着传播形式的现代化、E-mail的普及和科技文献的交流日益频繁，科技文献不但在本国形成统一的结构和格式，而且在全世界范围内也在逐渐形成统一的结构和格式。如今，任何性质的科研论文，都必须严格遵循如下的书写和叙述顺序：论文题目---摘要---关键词---前言（即序言，引言，导言）。科研论文题目是论文的重要组成部分、是文章的标签、是读者窥视整篇论文的窗口和检索论文的标识。写好论文题目等于完成论文的一半，因此如何正确撰写科研论文题目，无论对在校大学生还是从事研究工作的科技人员都是必须下功夫的一门课。　　　　1、写好科研论文题目的重要性。　　　　科研论文的题目是论文主题和中心内容的高度概括，必须用最精练的语言来表达论文期望阐述的问题。例如：　　　　数字参考咨询服务/张晓林//四川图书馆学报。1　　　　论文题目 “数字参考咨询服务”就是这种高度概括的范例，它用简单的语言和语法结构表达了繁杂和丰富的内容。　　　　一般来说，阅读论文全文的人是少数的，而阅读论文题目的人却往往是多数。读者在搜集资料时，最先找到的也是论文题目。书刊在手，浏览一遍，具体阅读哪一篇，读者是先根据对题目的判断之后再做决定的，如果文不对题或题目不能确切表达文章内容，那自然就不能准确地反映出文章的内容，从而使文章失去了读者，由此可见写好科研论文题目的重要。　　　　2、撰写科研论文题目的要求。　　　　1准确得体。　　　　科研论文题目应当准确地表达论文的中心内容，恰如其分地反映研究的范围和表达的深度，不能使用过于笼统的、泛指性很强的词汇和华丽的词藻。例如：　　　　论网络环境下的信息服务/何雅妮//现代情报。4　　　　此论文题目过于泛指和笼统，题目中的 “信息服务”是针对高校师生？还是针对市场营销？使读者不明白论文的具体内容。在命题时，一定要切合内容、醒目正确，避免模棱两可和过分夸张。　　　　2简短精练。　　　　科研论文题目不宜过长，尽可能删除可有可无的字和词，短一些可使主题内容更集中、更突出，能提高标题的信息量。例如：　　　　数字图书馆的发展现状及我们面临的形势和任务/张晓萍//现代图书情报技术。3　　　　论文 《数字图书馆的发展现状及我们面临的形势和任务》题目冗长而不精练。　　　　论文题目偏长是科研论文写作中的一种通病。作者可能是想在题目中，点出全部内容，因而，不多加几个字和词，总觉得不够全面，以至有的题目甚至多达50多字，令读者不知所云。科研论文题目要在20字以内为宜。在遇到无论如何简化也缩短不了的论文题目，可以采取加标题的办法引申主题，补充说明。例如：　　　　效率优先与平等优先---公共图书馆核心价值的冲突/段小虎，张梅//图书情报工作。2科研论文题目尽量不用或少用缩写语、符号和术语，以避免读者的曲解。当今世界，学科之间相互渗透，许多科研论文，不仅本学科的专业人员要读，相关学科和外学科的人员也会读，作者要顾及各种各样读者的需求。　　　　3、科研论文题目的类型。　　　　根据标题的写法，科研论文题目通常有3种类型：　　　　第一类有明显论文标志的题目。例如：　　　　（ 1）论----在-----中的应用　　　　（ 2） -----的方法和机理　　　　（ 3） -----的最佳结构问题　　　　（ 4）对-----的分析与探讨　　　　（ 5） -----的研究　　　　（ 6） -----对------的影响　　　　（ 7） ------的理论与分析　　　　（ 8）对-----方法的评论　　　　（ 9） ------对-----的影响　　　　（ 10）关于-----问题的商榷　　　　第二类，有明显的文章标志，论文类型系属论述性论文，不是一般性文章。例如：　　　　（ 1）迅速发展的-----工业；　　　　（ 2） -----材料的-----性能　　　　（ 3） -----系统的-----分析　　　　（ 4） -----的前景和对策　　　　（ 5） ------的分析和实践；　　　　（ 6） ------的分析和改进意见　　　　第三类，是经验介绍，报告成果性题目。例如：　　　　（ 1） ------方案的选用；　　　　（ 2） ------在------中的应用　　　　（ 3） -----的若干方法　　　　（ 4） -------的改进；　　　　（ 5） -------性能比------好十倍的材料　　　　对以上3类科研论文题目，写作时可以根据论文内容的具体情况选用，灵活掌握，只要读者一看论文题目，就能了解论文的内容，并引起阅读的兴趣。能发挥论文的导向作用，就是好题目。　　　　4、科研论文题目的常见问题。　　　　1题目过长，有些题目作者害怕说明不明白，加一大串定语，看上去，好像是摘要，既看不出表达特征，又分不出表述范围。例如：　　　　21世纪数字图书馆联盟：香港JULAC （大学图书馆长联席会）实例/陈宇青，彭仁贤//图书情报工作。9　　　　此论文题目如果改成 “以香港JULAC （大学图书馆长联席会）实例的21世纪数字图书馆联盟”就显得冗长，在这里，冒号起着画龙点睛的作用。　　　　2题目的定调太高，使文章的标题和内容不相符。例如：　　　　多媒体技术与图书馆信息服务/范建凤//现代情报。6　　　　该论文其实并没有深入研究多媒体技术，而主要是对多媒体在图书馆信息服务中的应用进行研究，这就显得论文题目与内容不符。　　　　3题目太笼统，指标题的论述对象和范围不清楚。例如：　　　　网络时代的高校图书馆工作/原蕾//现代情报。6　　　　论文题目中的 “高校图书馆工作”是指行政工作？ 信息服务工作？ 还是采访编目工作？ 没有说清楚。　　　　4题目口号式，指标题华而不实，不能体现文章的中心思想。例如：　　　　数据挖掘技术在图书馆用户管理中的应用/于光，李文峰//图书情报工作。1　　　　“数据挖掘技术在图书馆用户管理中的应用”论文题目让读者一看就感到一目了然，知道作者要写什么。如果是 “图书馆用户管理在数据挖掘中的应用”，前面的内容本来就是完整的题目，后面的就是画蛇添足了。　　　　5口头语言，采用口头语言作为题目，显得没有份量。例如：　　　　高校图书馆资源共享网络现存问题探讨/于湘苓//现代情报。7　　　　《高校图书馆资源共享网络现存问题探讨》，这个题目是口头语言，应改为书面语言，论文题目应改为《高校图书馆资源共享网络现存问题的探索》。　　　　5、正确撰写科研论文题目的途径。　　　　1努力学习科研写作知识。　　　　科研写作有自身的特点和规律，要想写好科研论文，首先必须学习必要的科研写作知识，特别是论文题目的写作技巧，掌握科研论文的写作要求和写作过程，掌握基本的写作技巧。　　　　2多读。　　　　多读是指多读范文。读范文不仅要注意范文的写作格式，更重要的是学习范文的表达方式和语言选用，更要学范文的论文题目选作。　　　　3多练。　　　　做任何事情都一样，认识和实践是两回事，都需要在深刻认识基础上进行认真的练习。譬如学电脑，光看别人操作是学不会的，非得自己亲自动手不可。论文题目的写作也是一样。　　　　4多改。　　　　俗语说 “文章不厌百回改”，科研论文由于科学性、逻辑性较其他文章要求更高，特别是科研论文题目，需要下苦功，百般推敲和修改。修改科研论文题目要注意做到检查论文题目的准确性、合理性、通顺性；不要心疼文字，要敢于删改；初稿形成后，可放几天再改；有勇气请别人改，或请专家指点，做到精益求精。　　　　6、结语。　　　　在当今信息时代，全球各个领域之间的交流与合作日益频繁，撰写论文共享研究成果的机会越来越多。因此，写好科研论文的题目，是提高自己研究成果影响的关键。

论文的题目不要太浮夸了，也不要用比喻句什么的，最好是一句话就能点名中心，论文基本上就是当成说明文来写，所以一定要严谨

关于数据挖掘的期刊论文题目有哪些要求英文

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

两篇都下载到了，怎么给你

一般实词(名词、动词、代词、形容词、副词等)首字母大写，虚词(介词、冠词、连词、感叹词)首字母小写 标题第一个单词、最后一个单词无论词性首字母应该大写超过5个字母的虚词，如between、without、alongside、underneath等应该大写

关于数据挖掘的期刊论文题目有哪些要求及答案

论文题目要求你能精短简练的表明你研究的方向和你所写论文的主题，要具有概括性。

论文的题目不要太浮夸了，也不要用比喻句什么的，最好是一句话就能点名中心，论文基本上就是当成说明文来写，所以一定要严谨

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寿险行业数据挖掘应用分析　　寿险是保险行业的一个重要分支，具有巨大的市场发展空间，因此，随着寿险市场的开放、外资公司的介入，竞争逐步升级，群雄逐鹿已成定局。如何保持自身的核心竞争力，使自己始终立于不败之地，是每个企业必须面对的问题。信息技术的应用无疑是提高企业竞争力的有效手段之一。寿险信息系统经过了多年的发展，已逐步成熟完善，并积累了相当数量的数据资源，为数据挖掘提供了坚实的基础，而通过数据挖掘发现知识，并用于科学决策越来越普遍受到寿险公司的重视。　　数据挖掘　　数据挖掘（Data Mining，DM）是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、有用的信息和知识的过程。其表现形式为概念（Concepts）、规则(Rules)、模式(Patterns)等形式。　　目前业内已有很多成熟的数据挖掘方法论，为实际应用提供了理想的指导模型。CRISP-DM（Cross-Industry Standard Process for Data Mining）就是公认的、较有影响的方法论之一。CRISP-DM强调，DM不单是数据的组织或者呈现，也不仅是数据分析和统计建模，而是一个从理解业务需求、寻求解决方案到接受实践检验的完整过程。CRISP-DM将整个挖掘过程分为以下六个阶段：商业理解（Business Understanding），数据理解(Data Understanding)，数据准备(Data Preparation)，建模(Modeling)，评估(Evaluation)和发布(Deployment)。　　商业理解就是对企业运作、业务流程和行业背景的了解；数据理解是对现有企业应用系统的了解；数据准备就是从企业大量数据中取出一个与要探索问题相关的样板数据子集。建模是根据对业务问题的理解，在数据准备的基础上，选择一种更为实用的挖掘模型，形成挖掘的结论。评估就是在实际中检验挖掘的结论，如果达到了预期的效果，就可将结论发布。在实际项目中，CRISP-DM模型中的数据理解、数据准备、建模、评估并不是单向运作的，而是一个多次反复、多次调整、不断修订完善的过程。　　行业数据挖掘　　经过多年的系统运营，寿险公司已积累了相当可观的保单信息、客户信息、交易信息、财务信息等，也出现了超大规模的数据库系统。同时，数据集中为原有业务水平的提升以及新业务的拓展提供了条件，也为数据挖掘提供了丰厚的土壤。　　根据CRISP-DM模型，数据挖掘首先应该做的是对业务的理解、寻找数据挖掘的目标和问题。这些问题包括：代理人的甄选、欺诈识别以及市场细分等，其中市场细分对企业制定经营战略具有极高的指导意义，它是关系到企业能否生存与发展、企业市场营销战略制定与实现的首要问题。　　针对寿险经营的特点，我们可以从不同的角度对客户群体进行分类归纳，从而形成各种客户分布统计，作为管理人员决策的依据。从寿险产品入手，分析客户对不同险种的偏好程度，指导代理人进行重点推广，是比较容易实现的挖掘思路。由于国内经济发展状况不同，各省差异较大，因此必须限定在一个经济水平相当的区域进行分析数据的采样。同时，市场波动也是必须要考虑的问题，一个模型从建立到废弃有一个生命周期，周期根据模型的适应性和命中率确定，因此模型需要不断修订。　　挖掘系统架构　　挖掘系统包括规则生成子系统和应用评估子系统两个部分。　　规则生成子系统主要完成根据数据仓库提供的保单历史数据，统计并产生相关规律，并输出相关结果。具体包括数据抽取转换、挖掘数据库建立、建模（其中包括了参数设置）、模型评估、结果发布。发布的对象是高层决策者，同时将模型提交给应用评估子系统根据效果每月动态生成新的模型。　　应用评估子系统可以理解为生产系统中的挖掘代理程序，根据生成子系统产生的规则按照一定的策略对保单数据进行非类预测。通过系统的任务计划对生产数据产生评估指标。具体包括核心业务系统数据自动转入数据平台、规则实时评估、评估结果动态显示、实际效果评估。规则评估子系统根据规则进行检测。经过一段时间的检测，可利用规则生成子系统重新学习，获得新的规则，不断地更新规则库，直到规则库稳定。　　目前比较常用的分析指标有: 险种、交费年期、被保人职业、被保人年收入、被保人年龄段、被保人性别、被保人婚姻状况等。　　实践中，可结合实际数据状况，对各要素进行适当的取舍，并做不同程度的概括，以形成较为满意的判定树，产生可解释的结论成果。

关于数据挖掘的期刊论文题目有哪些类型

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。

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

汉斯出版社的我是想问它是国家级？还是省市级？还是？

有关数据挖掘的论文期刊有哪些

听说“Hans Journal of Data Mining”不错！不知道是不是真的！

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期刊JMLR：ML领域的顶刊ML：ML领域的另一个期刊，知名度不如jmlr，质量比较高PAMI：顶刊会议COLT：纯理论的会AAAI：AI领域的顶会EMNLP，coling：自然语言处理领域会议IJCAI：AI领域的顶会ICCV，CVPR，ECCV CV领域的顶会，质量应该都非常高。ACL：自然语言处理的顶会CML：机器学习领域的顶会NIPS：机器学习领域的顶会

有大数据信息的新闻杂志有：《数据挖掘》《大数据时代》《大数据》《物联网与云计算》《数据之巅》等等另外推荐一个与大数据有关的网站——中国大数据，里边有商业动态、技术方案、大数据分析、商业平台等信息可供你参考及学习；另外还有入门和论坛，可以供大家一起交流经验～