计算机类毕业论文参考文献(精简3篇)
计算机类毕业论文参考文献 篇一
在计算机领域，参考文献是毕业论文中不可或缺的一部分。通过引用和参考前人的研究成果，可以增加论文的可信度和学术价值。本文将介绍两篇与计算机相关的参考文献。
第一篇参考文献是关于机器学习的研究。该文献的标题为《A Few Useful Things to Know About Machine Learning》。这是一篇由Pedro Domingos撰写的论文，发表于2012年。这篇论文介绍了一些关于机器学习的基本概念和技巧，对于初学者来说非常有用。作者通过实例和案例研究，阐述了机器学习算法的应用和限制。这篇文献为机器学习领域的研究提供了实用的指导和建议。
第二篇参考文献是关于人工智能的研究。该文献的标题为《Artificial Intelligence: A Modern Approach》。这是一本由Stuart Russell和Peter Norvig合著的教材，首次出版于1995年。该教材被广泛用于人工智能领域的教学和研究。它系统地介绍了人工智能的基础知识、算法和应用。该教材以其全面性和权威性而闻名，被认为是人工智能领域的经典之作。这篇文献为人工智能领域的研究提供了深入的理论和实践指导。
综上所述，这两篇参考文献对于计算机类毕业论文的撰写具有重要意义。第一篇文献为机器学习的研究提供了实用的指导和建议，第二篇文献为人工智能的研究提供了深入的理论和实践指导。研究者在撰写论文时可以借鉴这两篇文献的观点和方法，从而提高论文的质量和学术价值。
计算机类毕业论文参考文献 篇二
随着计算机技术的迅速发展，计算机类毕业论文的参考文献也变得越来越重要。本文将介绍另外两篇与计算机相关的参考文献。
第一篇参考文献是关于数据挖掘的研究。该文献的标题为《Data Mining: Concepts and Techniques》。这是一本由Jiawei Han、Micheline Kamber和Jian Pei合著的教材，首次出版于2000年。该教材系统地介绍了数据挖掘的基本概念、技术和方法。它涵盖了数据预处理、分类、聚类、关联规则挖掘等主题，被广泛应用于数据挖掘领域的教学和研究。这篇文献为数据挖掘的研究提供了全面的理论和实践指导。
第二篇参考文献是关于网络安全的研究。该文献的标题为《Computer Security: Principles and Practice》。这是一本由William Stallings和Lawrie Brown合著的教材，首次出版于2011年。该教材介绍了计算机安全的基本原理、技术和实践。它涵盖了密码学、访问控制、网络安全等主题，被广泛应用于网络安全领域的教学和研究。这篇文献为网络安全的研究提供了系统的理论和实践指导。
综上所述，这两篇参考文献对于计算机类毕业论文的撰写具有重要意义。第一篇文献为数据挖掘的研究提供了全面的理论和实践指导，第二篇文献为网络安全的研究提供了系统的理论和实践指导。研究者在撰写论文时可以借鉴这两篇文献的观点和方法，从而提高论文的质量和学术价值。
计算机类毕业论文参考文献 篇三
计算机类毕业论文参考文献
范例一
[1]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学2008
[2]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学2009
[3]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学2009
[4]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学2009
[5]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学2009
[6]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学2010
[7]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用[D].重庆大学2005
[8]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学2005
[9]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学2005
[10]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学2006
[21]周霞.基于云计算的太阳风大数据挖掘分类算法的研究[D].成都理工大学2014
[22]阮伟玲.面向生鲜农产品溯源的基层数据库建设[D].成都理工大学2015
[23]明慧.复合材料加工工艺数据库构建及数据集成[D].大连理工大学2014
[24]陈鹏程.齿轮数控加工工艺数据库开发与数据挖掘研究[D].合肥工业大学2014
[25]岳雪.基于海量数据挖掘关联测度工具的设计[D].西安财经学院2014
[26]丁翔飞.基于组合变量与重叠区域的`SVM-RFE方法研究[D].大连理工大学2014
[27]刘士佳.基于MapReduce框架的频繁项集挖掘算法研究[D].哈尔滨理工大学2015
[28]张晓东.全序模块模式下范式分解问题研究[D].哈尔滨理工大学2015
[29]尚丹丹.基于虚拟机的Hadoop分布式聚类挖掘方法研究与应用[D].哈尔滨理工大学2015
[30]王化楠.一种新的混合遗传的基因聚类方法[D].大连理工大学2014
[31]蒋晖,陈允锋.数据挖掘及其一种关联规则算法[J].计算机与数字工程.2011(06)
[32]宋远芳.基于本体的数据挖掘技术在商务智能中的应用[J].计算机技术与发展.2009(01)
[33]穆瑞辉,付欢.浅析数据挖掘概念与技术[J].新乡教育学院学报.2008(03)
[34]焦慧敏,汪林林.商务智能在现代企业中的应用与研究[J].计算机工程与设计.2006(13)
[35]徐远纯,盛昭瀚,柳炳祥.一种基于决策树的客户流失危机分析方法[J].计算机与现代化.2004(08)
范例二
[1]杨毅超.基于Web数据挖掘的作物商务平台分析与研究[D].湖南农业大学2008
[2]徐进华.基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究[D].北京交通大学2009
[3]俞驰.基于网络数据挖掘的客户获取系统研究[D].西安电子科技大学2009
[4]冯军.数据挖掘在自动外呼系统中的应用[D].北京邮电大学2009
[5]于宝华.基于数据挖掘的高考数据分析[D].天津大学2009
[6]王仁彦.数据挖掘与网站运营管理[D].华东师范大学2010
[7]彭智军.数据挖掘的若干新方法及其在我国证券市场中应用
[8]涂继亮.基于数据挖掘的智能客户关系管理系统研究[D].哈尔滨理工大学2005
[9]贾治国.数据挖掘在高考填报志愿上的应用[D].内蒙古大学2005
[10]马飞.基于数据挖掘的航运市场预测系统设计及研究[D].大连海事大学2006
[11]蒋云凤.中国烟草行业现代物流建设现状及问题研究[J].市场营销导刊.2009(03)
[12]常恩翔,刘洪芳.数据仓库与OLAP技术的应用研究[J].电脑知识与技术.2009(11)
[13]翁建红,李朝阳.基于GPS的烟草物流配送线路规划[J].物流科技.2008(09)
[14]张念超,马丽.浅谈数据仓库的构建[J].科技信息(科学教研).2008(01)
[15]李绪增,冯祖洪.数据整合技术在高校数字化校园建设中的应用[J].现代电子技术.2007(18)
[16]胡根桥.图书馆流通数据仓库的设计与实现[J].现代情报.2007(07)
[17]宾厚,袁义.基于电子商务下的城市物流配送系统的构建[J].湖南冶金职业技术学院学报.2006(04)
[18]孔祥强.GIS/GPS在物流配送中的应用[J].价值工程.2006(11)
[19]王斌会.数据挖掘技术及其应用现状[J].统计与决策.2006(10)
[20]谭荣华,袁有杰.应用数据仓库可以给我们带来什么[J].中国管理信息化.2005(09)
[21]胡淼.基于Hadoop的物流车辆运输监控数据管理研究[D].大连海事大学2014
[22]李聪.物流信息大数据分析方法研究及应用[D].武汉理工大学2014
[23]李敏杰.基于大数据下的寄递物流管理信息系统的研究[D].南京邮电大学2014
[24]程小良.吉林石化公司MES系统应用研究[D].华东理工大学2015
[25]张帆.带时间窗推荐的城市货运共同配送系统研究[D].北京交通大学2015
[26]何柏英.云计算环境下物流路径数据挖掘研究[D].合肥工业大学2013
[27]高晓婷.数据挖掘在物流管理中的应用研究[D].苏州大学2012
[28]李正艳.基于数据挖掘的物流运输系统研究[D].重庆大学2010
[29]李廷佳.基于数据挖掘技术的物流信息系统的研究与实现[D].北京邮电大学2008
[30]张志杰.红塔集团面向服务的数据中心平台与应用架构[D].浙江理工大学2014
[31]姚丹丹.基于数据挖掘的红塔集团数据库营销系统的研究与实现[D].浙江理工大学2014
[32]黄伟健.集团企业物流综合管理平台的研究与实现[D].浙江理工大学2014
[33]罗彦.企业智能过程中的数字化仓储物流[D].浙江理工大学2014
[34]王慕泼.企业集团的智能搜索引擎平台的建立[D].浙江理工大学2014
[35]郑得龙.数据挖掘在企业集团营销决策中的应用研究[D].浙江理工大学2013
