計算機大數據論文匯總十篇

序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇計算機大數據論文范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

二、大數據時代背景下的教學策略

（一）營造適合學生全面發展的軟硬件環境信息時代的發展使得高職院校圖書館和數據中心具備了大數據的特征。科學研究和科技創新越來越依賴于對數據的管理和利用，打造良好、適宜的軟硬件環境是提高職業院校學生信息素養的基礎。目前互聯網技術及應用普及度較高，建設智慧校園可為學生提供更多的接觸信息資源的機會。加強高職院校數據中心和網絡中心的建設力度，在依托傳統圖書館文獻存儲量的基礎上，增加館藏圖文電子數據、電子文獻與多媒體文獻，打造信息化圖書館，為學生提供多元化的信息資源與服務。加強校園社交網絡平臺的建設，利用微信等新型傳播媒介，采用主動推送的方式傳遞正能量，提供有益于學生健康成長的信息，監控、屏蔽不良信息的傳播，過濾影響學生身心健康的不良信息，構建適合高職院校學生學習的良好環境。

（二）發揮數字化圖書館在教育過程中的核心作用數字化圖書館的建設是圖書館業今后發展的主要方向。數字化圖書館也是一個科技含量較高的系統工程，高職院校各級領導應正確認識，加強資金投入，充分發揮其對教育過程的支持作用。數字化圖書館的典型特征是存儲數字化、操作計算機化、傳遞信息網絡化、信息存儲自由化和結構連接化，可與高職院校的基礎建設可以同步推進。在建設與發展過程中，教師要積極引導學生充分利用數字化信息資源。學生在使用數字化圖書館的過程中會產生一系列的行為特征數據。通過對學學習路徑和學習偏好的數據分析，根據其特點與實際量身設計合理的信息資源智慧導航，從而為學生學習新技術、新知識提供個性化的服務。

（三）加強學生創新能力的培養在知識經濟時代，創新決定著一個國家和民族的綜合實力和核心競爭力。培養具有創新能力、實踐能力的高素質技能人才，是高職院校人才培養的一個重點方向，也是高職辦學的特色及亮點。創新能力培養的關鍵是創新思維的培養，而創新思維的核心在于思維的獨特性和新穎性。在大數據時代，學生面臨眾多數據資源。教師需要對學生提供專業的指導，讓學生學會利用互聯網技術和計算機軟件工具解決實際問題，在解決問題的過程中培養創新思維。高職院校應努力營造創新教育環境，結合創新教育，大力推進素質教育。將“小發明、小創造”“大學生實踐技能展演”“大學生才藝展示”等活動納入校園文化活動中。組織學生參加各行業舉辦的職業技能大賽，實現從應試教育向素質教育的轉軌，培養實用型、創新型的復合技能人才。充分重視學生的個性發展，建立專業的師資隊伍對學生的創造發明活動給予強有力的技術指導。對于技術含量高的、有市場推廣價值的創造發明活動，要引導學生進行自主創業，帶動就業。加大創新教育課程的開發與建設力度，強化學生創新能力的培養。

（四）培養學生對信息技術的興趣與愛好興趣是最好的老師，是激發學生學習積極性的動力，是激發創新能力的必要條件。學生只有對身邊的事物發生了興趣，才會活躍思維，激發潛力。在課程設計中加入了生動、形象、貼近工作、貼近生活的典型案例，可以有效地激發學生的學習興趣，讓學生樂在其中，愉快地完成學習任務。教學實踐環節也應緊密圍繞著學生熟悉的事物、案例來開展教學。授課教師應了解信息技術在行業的實際應用狀況，根據不同專業的特點，結合學生，的知識體系結構精心準備授課內容，確定課程的重難點。在教學過程中，通過師生互動了解學生對課程內容的掌握程度，因材施教、精選案例、突出重點，從培養學生興趣與愛好入手，讓學生在輕松、愉悅的課堂教學中學習信息技術在專業領域的最新應用，了解最新的前沿學科理念，學握較新的實用技術。教師如果在教學活動中能及時、準確地解決學生在學習實踐中遇到的疑難，并指導他們完成實訓內容，將有助于學生在學習過程中獲得成就感，激發學習的積極性、主動性和創造性。教師動手實踐能力將使得更多的學生得到有效指導和幫助，實現高質量的課堂教學。

（五）探索高效教學模式根據高職人才培養目標的要求，計算機課程的教學需要與時俱進，隨著各行業大數據產業的不斷發展與應用而不斷進行調整、創新。通過對學生在校期間學習、生活的軌跡進行搜集、整理，形成基礎數據，進而分析他們的學習行為、學習喜好和思維模式，制定適合他們全面發展的教學方法，有針對性地培養和提高他們的計算機應用能力。利用各種輔助軟件，開展行之有效的教學實踐活動，讓學生在“做中學，學中做”。提高各專業學生的計算機應用操作能力，使他們掌握互聯網技術、計算機信息技術、電子商務等。以醫學影像技術專業為例，學生既要學會影像閱片操作，又要掌握最新的X線機、CT、MRI等先進檢查設備的使用與操作。如果能夠將醫學影像技術專業與計算機應用實踐教學相結合，找出兩者的學科交叉點，構建適合時展需要的復合型人才培養模式，將會起到事半功倍的作用。在大數據的背景下，各行各業都需要利用信息技術，特別是數據庫技術、大數據分析技術，用以改變生產、經營、管理、工作、生活等的方式。因此各專業的畢業生都面臨著行業對大數據的使用與開發的迫切需求。培養學生解決問題的實際操作能力，顯得尤為重要。在專業課程的教學中，通過對大數據的應用與計算機應用技術的滲透，不但能激發學生學習專業技能的積極性，而且可以引導學生形成應用計算機解決專業問題的思維模式，對他們將來適應大數據環境下工作具有積極的引導意義。以專業培養目標為基礎，合理對計算機課程進行設置與安排教學，將大數據知識、信息技術知識、計算機應用知識融入到各課程的教學中，構建適合高職類學生學習特點的高效教學模式。

篇（2）

專業

計算機科學與技術

學生姓名

楊宇瀟

學號

181719251864

一、 選題的背景、研究現狀與意義

為什么大數據分析很重要？大數據分析可幫助組織利用其數據并使用它來識別新的機會。反過來，這將導致更明智的業務移動，更有效的運營，更高的利潤和更快樂的客戶。

在許多早期的互聯網和技術公司的支持下，大數據在2000年代初的數據熱潮期間出現。有史以來第一次，軟件和硬件功能是消費者產生的大量非結構化信息。搜索引擎，移動設備和工業機械等新技術可提供公司可以處理并持續增長的數據。隨著可以收集的天文數據數量的增長，很明顯，傳統數據技術（例如數據倉庫和關系數據庫）不適合與大量非結構化數據一起使用。 Apache軟件基金會啟動了第一個大數據創新項目。最重要的貢獻來自Google，Yahoo，Facebook，IBM，Academia等。最常用的引擎是：ApacheHive / Hadoop是復雜數據準備和ETL的旗艦，可以為許多數據存儲或分析環境提供信息以進行深入分析。 Apache Spark（由加州大學伯克利分校開發）通常用于大容量計算任務。這些任務通常是批處理ETL和ML工作負載，但與Apache Kafka等技術結合使用。

隨著數據呈指數級增長，企業必須不斷擴展其基礎架構以最大化其數據的經濟價值。在大數據的早期（大約2008年），Hadoop被大公司首次認可時，維護有用的生產系統非常昂貴且效率低下。要使用大數據，您還需要適當的人員和軟件技能，以及用于處理數據和查詢速度的硬件。協調所有內容同時運行是一項艱巨的任務，許多大數據項目都將失敗。如今，云計算已成為市場瞬息萬變的趨勢。因為各種規模的公司都可以通過單擊幾下立即訪問復雜的基礎架構和技術。在這里，云提供了強大的基礎架構，使企業能夠勝過現有系統。

二、 擬研究的主要內容（提綱）和預期目標

隨著行業中數據量的爆炸性增長，大數據的概念越來越受到關注。 由于大數據的大，復雜和快速變化的性質，許多用于小數據的傳統機器學習算法不再適用于大數據環境中的應用程序問題。 因此，在大數據環境下研究機器學習算法已成為學術界和業界的普遍關注。 本文主要討論和總結用于處理大數據的機器學習算法的研究現狀。 另外，由于并行處理是處理大數據的主要方法，因此我們介紹了一些并行算法，介紹了大數據環境中機器學習研究所面臨的問題，最后介紹了機器學習的研究趨勢，我們的目標就是研究數據量大的情況下算法和模型的關系，同時也會探討大部分細分行業數據量不大不小的情況下算法的關系。

三、 擬采用的研究方法（思路、技術路線、可行性分析論證等）

 1.視覺分析。大數據分析用戶包括大數據分析專業人士和一般用戶，但是大數據分析的最基本要求是視覺分析。視覺分析直觀地介紹了大數據的特征，并像閱讀照片的讀者一樣容易接受。 2.數據挖掘算法。大數據分析的理論中心是數據挖掘算法。不同的數據挖掘算法依賴于不同的數據類型和格式來更科學地表征數據本身。由于它們被全世界的統計學家所公認，因此各種統計方法（稱為真值）可以深入到數據中并挖掘公認的值。另一方面是這些數據挖掘算法可以更快地處理大數據。如果該算法需要花費幾年時間才能得出結論，那么大數據的價值是未知的。 3.預測分析。大數據分析的最后一個應用領域是預測分析，發現大數據功能，科學地建立模型以及通過模型吸收新數據以預測未來數據。 4.語義引擎。非結構化數據的多樣化為數據分析提出了新的挑戰。您需要一套工具來分析和調整數據。語義引擎必須設計有足夠的人工智能，以主動從數據中提取信息。 5.數據質量和數據管理。大數據分析是數據質量和數據管理的組成部分。高質量的數據和有效的數據管理確保了分析結果在學術研究和商業應用中的可靠性和價值。大數據分析的基礎是前五個方面。當然，如果您更深入地研究大數據分析，則還有更多特征，更深入，更專業的大數據分析方法。

四、 論文（設計）的工作進度安排

2020.03.18-2020.03.20 明確論文內容，進行相關論文資料的查找與翻譯。2020.04.04-2020.04.27：撰寫開題報告 。

2020.04.28-2020.04.30 ：設計實驗。

2020.05.01-2020.05.07 ：開展實驗。

2020.05.08-2020.05.15 ：準備中期檢查。

2020.05.16-2020.05.23：根據中期檢查的問題，進一步完善實驗2020.05.24-2020.05.28 ：完成論文初稿。

2020.05.29-2020.06.26 ：論文修改完善。

 

五、 參考文獻（不少于5篇）

1 . 王偉,王珊,杜小勇,覃雄派,王會舉.大數據分析——rdbms與mapreduce的競爭與共生 .計算機光盤軟件與應用,2012.被引量：273.

2 . 喻國明. 大數據分析下的中國社會輿情:總體態勢與結構性特征——基于百度熱搜詞(2009—2 012)的輿情模型構建.中國人民大學學報,2013.被引量：9. 3 . 李廣建,化柏林.大數據分析與情報分析關系辨析.中國圖書館學報,2014.被引量：16.

4 . 王智,于戈,郭朝鵬,張一川,宋杰.大數據分析的分布式molap技術 .軟件學報,2014.被引量：6.

5 . 王德文,孫志偉.電力用戶側大數據分析與并行負荷預測 .中國電機工程學報,2015.被引量：19.

6 . 江秀臣,杜修明,嚴英杰,盛戈皞,陳玉峰 ,郭志紅.基于大數據分析的輸變電設備狀態數據異常檢測方法 .中國電機工程學報,2015.被引量：8.

7 . 喻國明. 呼喚“社會最大公約數”:2012年社會輿情運行態勢研究——基于百度熱搜詞的大 數據分析.編輯之友,2013.被引量：4.

六、指導教師意見

 

 

 

 

 

 

 

 

簽字：                  年     月    日

七、學院院長意見及簽字

 

 

 

 

 

 

篇（3）

二、大數據與云計算對會計信息化的推進

(一)大數據拓展了會計信息化的資源利用范圍。

隨著數字化、軟件和處理能力的發展，對可利用的數據的范圍進行了進一步的擴大，企業必須敏感地認識到不同類型的信息通過深加工后能給企業帶來怎樣的財富，更要掌握哪些信息可以通過信息化技術和軟件的進步來實現。大數據時代，會計信息化不再只針對會計作業上產生的數據進行分析，而且云計算是世界各大搜索引擎及瀏覽器數據收集、處理的核心計算方式，因此可以通過云計算將零散的數據整合在一起，提煉其有價值的信息，再將這些信息與傳統的會計信息融合，挖掘被忽視的重要信息，提高會計管理決策能力和企業管理水平，這樣就能從行業中脫穎而出。

(二)促進了會計信息化成本降低。

傳統的會計信息化需要企業自身投入大量的基礎設施建設，同時還要考慮硬件與軟件的升級和維護，這方面是阻礙會計信息化發展的重要原因，特別是對中小企業的發展。而大數據與云計算融合后，用戶可以根據自己的利用資源的多少和時間的長短付費，不再需要前期大量的工作和資金投入。這樣，企業也能將重點放在自身的發展上，增強競爭優勢。

(三)提高了會計信息化的效率。

傳統的會計信息化受到時間和地域等條件的限制，這樣信息交流不及時，可能錯過稍縱即逝的機會，尤其是競爭激烈的大環境下，信息獲取的及時性更加重要的。在大數據時代的背景下，提供云計算的會計信息化系統只需通過互聯網就能隨時隨地的實現與客戶的溝通，及時地掌握所需的信息。同時，云計算強大的計算能力，可以更快地形成所需的各項指標，管理者能更快的了解企業的經營狀況并識別潛在的風險。

三、大數據和云計算對會計信息化的挑戰

(一)會計信息化共享平臺發展滯后。

目前，企業信息化逐步在向社會信息化發展，各企業在加工處理自己的會計信息時會形成這個行業整體的信息流。通過會計信息化共享平臺，各企業可以隨時知道自己的企業在整個行業或地區的地區和影響力，了解自己的強勢和弱勢，不斷強化自己的優勢并彌補自己的不足，實現動態地對公司的持續改善管理。這一平臺需要在云計算的基礎上發揮作用，而云計算供應商要求能夠滿足不同用戶、不同地域和不同業務規則的需求，所以對其適應性、擴展性以及靈活性要求比較高。我國在這方面起步比較晚，國內的云計算平臺建設滯后，使云會計這種新型會計信息化發展面臨很大的阻礙。

篇（4）

（1）網絡系統存在漏洞

在大數據時代，計算機網絡發展快速，逐漸成為當今社會的重要部分，在為人們的生活提供便利的同時，也隨之出現了一些計算機網絡問題。網絡系統中存在漏洞就是計算機網絡中的一個突出問題，影響到計算機網絡的運行發展。計算機網絡存在漏洞，就會為黑客入侵提供便利，造成信息數據泄露，嚴重影響著計算機網絡系統的安全。

（2）信息內容中的問題

互聯網中存在著大量的數據信息，所以互聯網環境存在著一定的自由性和開放性的特征。正是由于互聯網中存在海量信息，病毒攻擊等網絡安全問題就會提升數據安全風險，以至于出現信息破壞、泄露等問題。

（3）用戶操作不當

在計算機網絡安全中，由于人為的惡意攻擊或無已操作所引起的安全問題比較普遍。在各行業領域中，互聯網都具有重要作用。但是，因為一些用戶的操作水平有限，或是不了解計算機網絡規范，就為不法分子提供了可乘之機，對計算機網絡安全造成惡意攻擊，甚至是造成他人的經濟損失。這種由人為操作所引起的安全問題也是當前互聯網安全問題中一個突出問題。

（4）網絡安全意識淡薄

隨著我們已經步入大數據時代，這就使得計算機網絡得到了更深入的應用，但同樣面臨著更多的安全問題。人們在使用計算機網絡時，沒能正確認識到計算機網絡安全問題，意識較為薄弱，以至于在日常操作中出現一些不規范的行為。比如，隨意下載文件，沒有掃描檢查電腦系統安全，這些都會為計算機網絡安全帶來隱患，從而讓黑客入侵，盜取和破壞用戶的信息，對用戶造成重大的損失。

二、大數據時代下計算機網絡安全防護措施

（1）強化網絡安全的管理

在大數據時代，為了做好計算機網絡安全的防護工作，就需要強化網絡安全的管理。這就需要用戶在使用計算機網絡的過程中，不斷提高自己的網絡安全意識，積極使用各種安全防護措施，以確保計算機網絡環境的安全。另外，用戶在使用計算機網絡的過程中，需要規范自己的操作，養成文明操作的使用習慣，以盡量避免網絡病毒的入侵。

（2）預防黑客攻擊

在計算機網絡技術的發展過程中，黑客攻擊一直是無法有效解決的問題，隨著計算機網絡技術的愈加成熟，網絡黑客也隨之發展。在這個大數據時代，網絡黑客就可以通過各種途徑對計算機網絡進行攻擊，從而破壞和盜取數據信息。所以，就有必要加強計算機網絡中黑客攻擊的預防。可以通過數據信息，構建反黑客西永，同時加強計算機防火墻的配置，以預防計算機網路中的黑客攻擊。

（3）使用防火墻和安全監測系統

計算機防火墻和安全監測系統，對計算機網絡安全的防護具有一定的高效性與專業性，也是防護計算機網絡安全基礎、有效的方式。通過防火墻應用，就可以將管理系統分為外部管理和內部管理。其中，內部管理比外部管理有著更高的安全性，人們保存數據信息時，將其保存在內部管理系統中，從而確保用戶數據信息的安全性。同時，防火墻能夠實時監測外部系統，可以及時地發現和處理內部外信息安全問題。總之，防火墻是計算機網絡安全防護的首道屏障，可以有效避免計算機網絡系統遭受攻擊。

（4）加強數據傳輸工具的安全性

為了確保網絡信息的安全性，也要加強數據信息傳輸工具的安全性，從而保證網絡信息的完整性與有效性。需要對一些重要的信息進行加密，不法分子就很在信息傳輸的過程中破解密碼，從而確保數據信息在傳輸過程中的安全性。

（5）強化網絡病毒的防御

隨著互聯網技術的快速發展，計算機網絡給人們帶來巨大積極影響的同時，網絡病毒現象也逐漸嚴重，網絡病毒攻克也是當前計算機網絡安全防護中的重要內容。對于計算機網絡病毒來講，其存在著多樣化、變異性的特征。這就需要我們加強病毒防范的重視，通過構建防御體系與安全管理系統，提升病毒防范的效果。還可以使用計算機殺毒軟件，提升計算機系統的病毒防范性。

（6）加強計算機網絡信息安全教育

在大數據時代，人們的生產活動都離不開網絡信息，但絕大多數的群眾并不具備較強的網絡安全意識。部分用戶可能通過網絡隨意自己的信息，一些不法分子就會泄露群眾們的信息數據，從而就會為群眾們帶來巨大的損失。因此，加強計算機網絡信息安全教育具有重要的意義。

三、結束語

總而言之，在大數據時代，隨著計算機網絡的快速發展，網絡安全隱患也隨之出現，對計算機網絡用戶造成了嚴重的影響。因此，就需要加強計算機網絡的安全性，計算機用戶們創建更優質的網絡使用環境。以上就是本文對大數據時代下的計算機網絡安全所進行的全部研究分析，針對計算機網絡安全問題提出這些解決措施，以實現計算機網絡安全的強化，讓計算機網絡為用戶們提供更大的作用。

【計算機碩士論文參考文獻】

[1]孫為.計算機網絡安全及防范措施探討[J].數字通信世界,2016(02):140.

篇（5）

2、計算機科學與技術的應用現狀與未來趨勢

3、計算機信息處理技術在大數據時代背景下的滲透

4、計算機基礎課程應用教學思考和感悟

5、中職中藥專業計算機應用基礎教學改革實踐

6、淺談虛擬現實技術在中職計算機基礎教學中應用的必要性

7、計算機圖像處理技術在UI設計中的應用

8、計算機生成兵力行為建模發展現狀

9、智慧檔案館計算機網絡系統方案設計

10、淺談如何提高計算機網絡的安全穩定性

11、計算機應用技術與信息管理的整合探討

12、計算機科學技術小組合作學習研究

13、計算機科學與技術有效教學策略研究  >>>>>計算機網絡和系統病毒及其防范措施畢業論文

14、互聯網+背景下高校計算機教學改革的認識

15、藝術類應用型本科高校"計算機基礎"課程教學改革研究

16、計算機技術在石油工業中應用的實踐與認識

17、計算機技術在電力系統自動化中的應用研究

18、微課在中職計算機基礎教學中的應用探析

19、課程思政在計算機基礎課程中的探索

20、計算機服務器虛擬化關鍵技術探析

21、計算機網絡工程安全存在問題及其對策研究

22、人工智能在計算機網絡技術中的運用

23、慕課在中職計算機應用基礎教學中的運用

24、淺析如何提高高校計算機課程教學效率

25、項目教學在計算機基礎實訓課程中的應用分析

26、高職計算機網絡教學中項目式教學的應用

27、計算機信息安全技術在校園網絡的實踐思考

28、大數據背景下的計算機網絡安全現狀及優化策略

篇（6）

21世紀以來，世界都已經進入大數據發展時代，人工智能的應用與居民生活息息相關。人工智能就是模仿人類的行為方式和思維模式進行工作處理，它比計算機技術更加具有實用價值。所以，為了迅速提高我國大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用，論文基于此展開詳細分析探討，深入研究人工智能在計算機網絡技術中的應用價值。以下主要針對于人工智能計算機的基本內容展開簡單分析與探討：

一、人工智能計算機的概況

利用計算機技術來模仿人類的行為方式和思維模式就叫做人工智能。人工智能，技術的涵蓋內容廣泛，且創新性高、挑戰力度大，它的發展與各學科知識包括信息與計算科學、語言學、數學、心理學等都有關聯。人工智能的發展目標是通過計算機技術讓本該由人工操作的危險或復雜的工作由人工智能機器代替,從而額實現節約勞動力、減少事故危害發生的情況，進而提高工作效率和工作質量。人工智能的發展形式多樣。第一，人工智能可以幫助完善某些較為復雜的問題或是當前還無法解決的問題，若是發生由計算機運算都還無法獲得正確模型的情況，此時就可利用人工智能來對該項問題進行有效解決，針對模糊的問題和內容，利用人工智能模式來不斷提高網絡使用質量。第二，人工智能可以將簡單的東西或知識復雜化，得到人們想要的高級程序和數據，從而節約實現，提高工作效率。

二、大數據時代人工智能在計算機網絡技術中的應用

（一）數據挖掘技術在計算機網絡技術中的應用數據挖掘技術在近幾年來越來越受到人們的重視，因為數據挖掘技術是大數據時展的關鍵技術。利用人工智能技術可研究外界不安全因素的入侵頻率，并在網絡安全運行的前提下結合網絡存貯狀態，將研究結果記錄保存。之后的工作中，若計算機處于運行情況時發生安全問題，系統會立即給予警告提示，并及時攔截入侵對象。數據挖掘技術其實從根本上來看，就是由人工智能技術和大數據技術的綜合發展而來，模仿人類處理數據信息的特征和方式，讓計算機實現對數據的批量處理。此外，數據挖掘技術還可與各種傳感器融合工作，從而實現技術功效的最大潛力，不斷增強計算機系統的功效和實用價值。

（二）入侵檢測技術在計算機網絡技術中的應用現展迅速，網絡科技已成為人們日常生活中至關重要的組成成分，給人們的生活工作帶來極大便利，但是其中也潛存很多不穩定因素。所以，網絡安全技術的發展是保證網絡使用正常工作的重要前提。當前，已經有很多網絡機制被運用到保護網絡安全的工作中，但是在對網絡安全管理時發現仍舊有很多不穩定因素的存在，尤其是現在網絡技術的發展迅速，很多手機支付等網絡支付方式中會存在支付密碼泄露的情況。基于此，在網絡計算機安全使用過程中起到良好作用的是入侵檢測技術。該技術被使用時，可以對網絡中潛存的安全隱患信息及時偵查處理，對其數據信息進行檢測，最后將檢測結果的分析報告反饋給用戶，實現有效檢測。入侵檢測技術的不斷發展和完善，讓計算機網絡的安全運行得到極大保障，在對計算機網絡進行安全檢測的條件下，防止網絡受到外界環境的干擾。人工智能技術中還可結合人工神經系統高和專家系統網絡，實現對實時變化信息的即時監控，切實保障計算機網絡技術的安全發展。

篇（7）

中圖分類號：G232 文獻標識碼：A 文章編號：1672-8122（2016）03-0105-02

20世紀80年代初，著名未來學大師及社會思想家阿爾文?托夫勒（Alvin Toffler）便預言大數據（big data）將成為“第三次浪潮的華彩樂章”。20世紀90年代以來，隨著計算機技術的迅猛發展，上至國家的重大決策，下至人民生活的衣食住行，方方面面的信息均被數字化，并得到有效的儲存。邁入21世紀，人類社會進入了一個大規模生產、分享和應用數據的時代――大數據時代，它強調信息技術的重點由“技術”轉變為“信息”。因此，在以信息為基礎的人文社會科學研究領域，大數據勢必引發其組織決策和業務流程等方面的根本性變革。而為學術研究服務的科技期刊在大數據時代浪潮中，又將面對怎樣的機遇和挑戰呢？

一、大數據的概念與特征

大數據，又稱為巨量資料或海量資料；其是由數量巨大、結構復雜、類型繁多的數據資料構成的數據集合，是以“云計算”為基礎技術支持的數據處理和應用模式。大數據技術是通過集成共享數據，將分散的數據資源轉變為集中的智力資源和知識服務能力。研究機構Garter定義“大數據”為需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資源。簡而言之，從各種類型數據中，快速獲得有價值信息的能力，就是大數據技術。

大數據的特征通常表現為以下四個方面：數據體量巨大（Volume）、數據類型繁多（Variety）、價值密度低（Value）、處理速度快（Velocity）。這就是人們通常所說的大數據的4V特征，也是大數據區別于傳統數據的顯著特征。

二、大數據時代下科技期刊面臨的機遇

1.出版形態的多樣化。大數據時代，在計算機、互聯網等技術的不斷發展和創新環境下，傳統科技期刊的出版模式已悄然向大數據平臺、多媒介及全媒體模式轉型。科技期刊數據化集群建設得以實現的一個重要條件就是大數據技術的成熟與推廣，隨著大數據平臺技術的建立，科技期刊實現了內容的自主優化、信息服務的個性化，以及出版發行模式的多元化，科技期刊將向著在線投稿及評議系統、編輯管理系統和增值服務系統一體化的方向發展。大數據期刊平臺的構建將通過期刊內容推薦系統、流計算、期刊數據庫和期刊信息整合與治理四大功能板塊完成[1]。大多數科技期刊所采用的紙質媒介，在大數據時代背景下已不能滿足讀者的閱讀體驗，網絡、無線、手持閱讀器的全媒體出版要求凸顯。傳統紙質科技期刊傳播媒介將呈多樣化、全媒體的發展態勢，物聯網、互聯網、移動智能終端等技術平臺，都已成為科技期刊傳播的重要媒介。科技期刊利用數字化、多媒介、全媒體的出版模式，在為讀者提供平面媒體與數字媒體相結合的全新視聽閱讀感受的同時，也獲得了更多途徑和更深層次的推廣效果。

2.業務流程的智能化。隨著計算機技術的迅猛發展，以及云計算技術的成熟，使得任何復雜的數據都可以實現定量化分析[2]。因此，導致編輯工作流程中的信息收集、加工、傳遞等過程的智能化成為可能。科技期刊編輯的目標是將知識差大，且讀者或該領域從業人員感興趣的論文從眾多稿件中挑選出來，體現在編輯出版過程中就是組稿策劃和審稿過程[3]。而過去這一編輯流程基本依靠編輯人員的經驗、價值觀或學術專家提出的建議完成。而現在大數據技術將科技期刊歷史出版物數據化，將全社會、全行業的科技成果數據化，并將這些數據進行整合、分析，從中獲得真實、客觀、準確、全面的學術信息，從而為科技期刊的選題策劃、組稿及審稿提供依據。可以想象在大數據技術提供的真實、客觀、準確、全面的學術信息下，那些“一稿多投”或學術不端、學術腐敗的問題稿件，將無處遁形。在信息的加工過程中，大數據及云計算技術將過去編輯流程中，因編輯習慣不同或各期刊要求各異，而無統一標準的編輯規則模式轉化為統一、有序的編輯規則模式。在這種編輯規則模式下，利用人工智能工具或軟件，有可能實現稿件的計算機“預編輯”。從而減少編輯的重復勞動和簡單勞動，提升編輯質量和編輯效率。

3.評價規則的多元化。目前，對科技期刊及論文的質量和影響力的評估，普遍采用基于文獻計量學的評價體系，如影響因子和被引頻次。然而，由于模擬數據時代采集的數據樣本量小、種類少，導致科技期刊界對定性或定量評價的優劣爭議不斷[4]。大數據時代的到來解決了這一問題。通過文本分析、語義分析、專家印象評估及同行評估等方法，可以實現對科技期刊的定性評價。通過期刊影響因子動態跟蹤、論文被引動態跟蹤、論文瀏覽及下載量動態跟蹤等方法，可以實現對科技期刊的動態評價。通過專家反饋信息采集、同行引用反饋信息采集、讀者反饋與推薦信息采集、廠商應用效果市場反饋信息采集等方法，可以實現對科技期刊客觀評價。因此，基于大數據平臺的科技期刊及論文評估是定性與定量、歷史與現代、靜態與動態、學術價值和經濟效益、主觀與客觀相結合的多元化、綜合性科學評價機制[5]。

4.營銷模式以品牌營銷為主。大數據時代科技期刊的營銷模式是將文化價值、創新價值、版權價值和廣告價值融為一體的新型商業模式。文化價值即科技期刊的學術品牌，是科技期刊建設的最主要目標，有文化內涵、科技含量及藝術價值的品牌形象，不僅保證了科技的發展和文化的繁榮，更是吸引讀者的關鍵，從而獲得更好的經濟效益和社會影響力，實現科技期刊的良性發展。創新價值即是以創新為突破口的跨媒介融合出版，利用大數據技術獲取受眾群體的核心信息，通過大數據分析掌握市場動向，并及時提出有創新性的營銷策略，是科技期刊出版單位需要具備的專業能力。印刷時代建立的傳統版權原則和制度，在大數據時代受到了根本性動搖，傳統版權規則所確立的利益觀、價值觀，以及商業模式也被逐漸解構，特別是隨著數字出版的蓬勃發展，版權資源潛在的巨大市場和價值被重新挖掘和開發。版權產業迎來了前所未有的發展機遇，版權資源成為爭奪主戰場，版權資源的價值亟須重塑[6]。大數據時代，出版載體已向跨行業全媒體模式轉變，出版形態也更加豐富，廣告形式不僅僅局限在傳統期刊投放的平面廣告，聲音、動畫、影像等多媒體形式的廣告將有效地與科技期刊的主題報道內容相結合，讀者在閱讀雜志內容的同時，也反復接受了產品的展示與推廣，加強了品牌宣傳效果，真正達到廣而告知的目的。

5.出版編輯理念面臨的機遇。在大數據時代背景下，要求科技期刊的編輯工作從傳統的文字編輯加工，轉變為全媒體新出版語境下的數字編輯。數字編輯的定義是：在數字圖書、數字報紙、數字期刊、網絡原創文學、網絡教育出版物、網絡地圖、數字音樂、數字視頻、網絡動漫、網絡游戲、數字音像制品、手機出版等出版過程中，從事選題策劃、組織稿件、審核把關和加工整理的專業技術人員[7]。這就要求科技期刊編輯首先從思想上樹立數字編輯理念，深刻理解大數據時代，數字出版背景下編輯工作不斷追求創新和數字技術應用的要求。科技期刊數字出版編輯在推廣重要學術成果、傳播科技文化知識、促進科技期刊發展進程中，不僅是實現期刊全媒體化的先行軍，更是數字出版技術創新的開拓者。數字出版編輯應順應數字出版的潮流，更新數字化出版的編輯理念，主動參與文化、科技成果的數據化，并積極實現數字信息的加工與傳播。在讀者服務方面，編輯也利用大數據技術提供的精準信息，實現對目標消費群體的個體化信息推送，提供更為精準服務。數字出版編輯要不斷適應數字理念的創新，以適應大數據時代不斷深化的移動互聯網終端輸入內容智能化的趨勢[8]。

三、大數據時代下科技期刊面臨的挑戰

1.信息透明化導致期刊生存環境競爭激烈。通過大數據技術，所有科技期刊都將在一個更為透明的環境中生存。所有科技期刊的評價指標，都將作為公共信息，而被公之于眾。例如，中國科學技術信息研究所每年都會將中國科技論文統計源收錄期刊的主要計量指標，如核心總被引頻次、核心影響因子、核心即年指標等，以引證報告的形式，提供給大眾。在這些細化和量化的數據信息面前，科技期刊的優劣勢一目了然。這必將造成優秀期刊的良性發展和劣質期刊的自我淘汰。這種數據公開機制，有可能導致某些優質期刊或優勢學科領域的期刊獲得更多的讀者和作者資源，而對于新創辦的期刊和某些弱勢學科領域的期刊將進入一個更為不利的生存態勢之中。

2.對科技期刊編輯人才隊伍提出了新的要求。隨著大數據理念深入人心，大數據技術的日臻成熟，數字化出版必將成為科技期刊的主要出版形式[9]。因此，數字化編輯也將成為科技期刊編輯工作者的新要求。編輯工作者不僅應具備組稿策劃、文字編輯加工能力外，還應具備內容擴展、內容研究、內容創作等能力，以適應科技期刊在大數據時代下的數字化發展。

3.傳統的盈利模式不再滿足期刊的發展需求。在科技期刊數字化進程中，科技期刊文章無償向全社會提供閱讀已成為必然趨勢。因此，依靠紙質發行、有償下載閱讀的傳統盈利模式，已不能滿足期刊的發展要求。然而，在將來期刊出版社或編輯部是否能成為數據運營的主體，也是一個懸而未決的問題。數據庫運營商有可能通過與科技期刊共同建立和運行數字化出版平臺，或開發數字化產品，來分享雜志的發行和廣告收入。

由此可見，在大數據時代背景下，科技期刊將面臨前所未有的機遇和挑戰。作為科技期刊的從業者，我們要抓住這些機遇，迎接挑戰，完成科技期刊的完美轉型，盡早實現真正意義上的數字化期刊集群化。

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1.1大數據系統中網絡問題層出不窮

大數據背景下，人們的工作、生活及學習模式發生了很大改變，但人們的網絡安全意識有待提高。在人們迫切追求在網絡環境中的便捷性體驗時，只要忽視了網絡安全隱患，就必然會導致大數據系統安全問題層出不窮。在計算機系統配置中，網絡軟件安全性整體偏低，導致人們的重要信息很容易受到攻擊而導致泄露。黑客與病毒的入侵，也惡化了大數據系統中的網絡環境。當軟件和程序存有漏洞，就很容易遭到病毒入侵。一旦大數據系統網絡監管力度不夠，網絡環境的安全性就更難以保障，導致大數據系統中網絡問題接二連三地出現。

1.2計算機網絡安全為大數據系統安全提供了無限可能

計算機網絡安全，可有效保證大數據系統的穩定安全運行。大數據主要是信息技術下的一種產物，通過儲存和處理信息，在大數據系統中俺找人的需求呈現信息，進而為個人與企業發展提供數據依據。在大數據系統中，信息數據是其運行的根本因素，同時信息安全也是計算機網絡安全的主要內容，可以說，計算機網絡安全是大數據系統安全運行的根基。對計算機用戶來說，大數據通過收集個人信息并分析，依據人的喜好來推送相關的數據。一旦這些涉及用戶隱私的數據被不法分子非法使用，必然會威脅到計算機用戶的根本利益。對企業來說，通過收集企業各項數據并為企業發展提供數據支持，這些數據不免涉及企業的核心機密與市場競爭力，一旦這些數據泄密，必然會對企業造成致命性打擊。所以，計算機網絡安全，在很大程度上保證了大數據系統安全，對企業與計算機用戶信息安全都有著全面保障作用。

2計算機網絡安全在大數據系統中的具體應用及改進策略

2.1計算機網絡安全在大數據系統中的具體應用

一般來說，計算機網絡安全在大數據系統中的應用，應充分認識到大數據系統運行中面臨的各種網絡安全問題。從預防與解決網絡安全問題的角度實現大數據系統的安全運行。確切來說，計算機網絡安全在大數據系統中的具體應用，可從數據管理、數據分析、防火墻應用及區塊鏈防篡改技術等說起。計算機網絡安全在數據管理中的應用：計算機網絡安全在數據管理中的應用，主要是確保數據的完整性與安全性，避免出現數據被黑客與病毒入侵而面臨著各種威脅。如在大數據系統中對用戶身份進行認證，其數據信息管理時，以設定好的網絡ID為主，只要登錄時進行網絡ID認定，就能避免網絡ID被不法分子登錄，也杜絕了不法分子毀壞數據及盜取數據的行為。大數據系統中身份認證過程中，以密碼和特殊口令的方式來認證，就大大地提高了數據管理的安全性。身份認證技術應用時，能對需要處理的信息加密，當信息一旦被盜用，也無法正確認證身份而使用信息。計算機網絡安全在數據管理中的應用，只要面臨著黑客攻擊，就能全面分析黑客攻擊的手段，并充分運用數據信息抵御黑客攻擊，全面保護大數據系統中網絡環境的安全。計算機網絡安全在數據分析中的應用：計算機網絡安全可用在數據分析中，用來保護大數據系統的安全性。數據分析通過運用統計手段整合和處理數據，進而提取到有效的數據，在分析和整理后得到相關的結論。大數據系統中，數據分析用以保證數據的安全和完整，并確保數據的可靠性。計算機網絡安全技術在數據分析中的應用，在很大程度上提升了數據分析的效率與質量，額保證了數據的準確性。數據分析中應用計算機網絡安全技術，應加強大數據系統中的網絡安全監管，積極地運用數據挖掘安全技術，全面分析用戶日常行為，及時地跟蹤和警告可能產生安全風險的操作，并告知用戶。防火墻技術、區塊鏈防篡改技術在大數據系統中的應用：計算機網絡安全技術在大數據系統中的應用，通過運用防火墻技術和區塊鏈防篡改技術，提高大數據系統網絡安全的強度。計算機網絡安全的基本保障來源于防火墻技術，幾乎每一臺計算機都配備了防火墻。計算機網絡安全在大數據系統中的應用，通過為計算機網絡提供安全保護，把計算機和計算機外網分離開來，分別分析計算機外網傳達到計算機本身的相關信息，只要鑒別并確認后，對其進行攔截或者是放行。防火墻技術用于大數據系統中，可起到對病毒隔絕作用。區塊鏈防篡改技術的應用，通過在每個新區塊上設置數據指紋，并讓每一個區塊之間形成一種鏈條結構，只要區塊中的數據被篡改，就會導致下一區塊的數據指紋變動，這就無法完成用戶身份認證，進而確保數據信息的完整性與保密性。

2.2計算機網絡安全在大數據系統中應用的改進策略

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2014年8月18日，中央全面深化改革領導小組第四次會議審議通過了《關于推動傳統媒體和新興媒體融合發展的指導意見》，對新形勢下如何推動媒體融合發展提出了明確要求，強調要“推動媒體融合發展，強化互聯網思維，將技術建設和內容建設擺在同等重要的位置，積極運用大數據、云計算等新技術，發展移動客戶端、手機網站等新應用新業態，不斷提高技術研發水平，以新技術引領媒體融合發展、驅動媒體轉型升級。” 從西方到東方，從硅谷到北京，大數據的概念正被不斷地傳播與推廣，大數據無疑已成為新技術與和產業聚焦的熱點。因此，順應時代形式、力求創新發展無疑是科技期刊的必行之路，以大數據等新興技術為契機，加快推進科技期刊數字化建設乃是大勢所趨。

1 大數據與數字化出版

1.1 大數據

1.1.1 大數據的發展歷程

“大數據”一詞首次被提出是在2011年有關機構的研究報告――《大數據：創新、競爭和生產力的下一個新領馭》之中。這份報告研究了數據和文檔的狀態，同時分析了處理這些數據能夠釋放出的潛在價值。此后，IBM、甲骨文、EMC、SAP等全球IT巨頭紛紛把長期部署的海量數據設備、數據分析、商務智能等硬件、軟件與服務以“大數據”這一概念推向戰略前沿。大數據發展歷程如表1所示。

1.1.2 大數據的涵義

大數據（Big Data）又稱為巨量資料或海量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理并整理成為對企業經營決策具有較高參考價值的咨詢。大數據具有4V特點，分別是海量化（Volume）、多樣化（Variety）、快速化（Velocity）、和價值化（Value）。這些特點預示著大數據將改變目前“IT”架構，將信息界變革的重點由“T（技術）”轉向“I（信息）”，以形態多樣且富有價值的數據為主體，借助一定的技術，分析得出大量額外的有價值信息和數據關系，幫助指導人們優化自身的決策和行為方式。

1.2 數字化出版

2010年新聞出版總署下發《關于加快我國數字出版產業發展的若干意見》，將數字化出版定義為：“利用數字技術進行內容編輯加工，并用網絡傳播數字內容產品的一種新型出版方式”。數字出版是一種全新的技術和文化形式，策劃、組稿、審稿、編輯加工、出版、發行等各個環節都應在網上完成，是融語義信息、聽覺信息、視覺信息、行為信息、符號信息于一體，突破時空、學科、語言的限制，將期刊帶入一個超立體空間和多維的環境。數字出版包括了三層遞進的含義，基本上反映了學術期刊數字化出版從低到高的演進過程，見圖1。

2 大數據時代科技期刊面臨的機遇與挑戰

2.1 大數據時代科技期刊面臨的機遇

2.1.1 有助于期刊出版模式多元

當前，雖然科技期刊數字出版已開發打造，但所提供的資源形態一般僅為文字或者圖片，相對較為單一，同時也尚未建立資源之間的關聯性。大數據環境下，科技期刊編輯可以通過對海量數據的搜尋與分析，聚合優質資源，并利用數字出版技術、信息技術、知識挖掘技術、大數據分析技術等，了解學術前沿情況，發現研究機構及相關作者的研究現狀，進行更深層次的選題策劃和組稿，并“協助”各類編輯軟件對日常稿件進行篩選、選擇審稿專家、、規范基本格式、校對等，快速完成資源的優化，為用戶提供多維的資源服務。科技期刊將改變以往以書、文獻等為單位的粗放型生產模式，轉而強調科研全過程的發表，為作者提供深入的知識服務，實現科技期刊跨學科、跨行業、多角度應用以及多媒體展現。

2.1.2 有助于期刊品牌價值提升

基于大數據的信息分析能夠成為科技期刊質量管理、規劃和決策等提供對維度的支持，有助于科技期刊品牌價值的提升。要善于利用大數據的預測功能，科技期刊編輯根據對用戶行為大數據的全面挖掘和分析，了解用戶的關注點和知識需求，預測未來科技的發展趨勢，展示學術前沿、熱電等，為編輯篩選、評判稿件提供學術依據和技術職稱，從而進行針對性約稿，開發學術前沿與熱點的專欄等，解決科技期刊內容創新度不高的問題。同時大數據應用過程中，科技期刊編輯可以了解作者近期的研究方向，推測遇到的問題，實現數字期刊的精準推送，一方面提高期刊論文的引用率，一方面培養作者群，擴大期刊的流通范圍，均有助于科技期刊品牌價值的提升。

科技論文出版周期長、流通環節不暢、時效性差等問題不僅廣被詬病，更直接影響到科技成果的認定、傳播和利用價值，以及科技期刊的學術影響力，利用大數據技術對科技期刊編輯工作流程的優化，可以顯著提高工作效率，縮短論文的出版周期。大數據時代，作者、編輯、專家等的信息傳輸和決策行為均納入了數字化管理軌道，并與中外公共文獻數據庫實現了鏈接與共享，這使期刊編輯中的數據互通共享、數據計算分析及數字化作業成為可能，將對優化科技期刊編輯的工作流程提供幫助。科技期刊編輯智能型辦公系統將以多維度數據為基礎，充分利用計算機網絡和人工智能計算工具，以達到減少重復勞動和簡單勞動，提升編輯質量與效率，縮短審稿周期，從而最終提高科技期刊的學術影響力。

2.2 大數據時代科技期刊面臨的挑戰

2.2.1 保密工作更加復雜

當前，科技期刊發展進入數字出版時期，期刊編輯出版的數字化程度日益提高，投稿、審稿均已實現網絡化，開放存取平臺（如萬方、維普及中國知網期刊數據庫）日益完善，覆蓋的期刊種類日益增多，國際檢索系統收納的中國科技期刊類別也越來越多，同時，媒體融合態勢明顯，網絡平臺種類增加，普及到數據庫、期刊網站、手機平臺等，特別是數字優先出版模式的出現，更是加快了科技期刊的出版速度。在學術指標評價方面，論文作者的學術指標往往以文章公開發表數量、原創性以及是否被EI、SCI等檢索為職稱評定的關鍵指標，科技期刊則以期刊被引頻次、影響因子、平均引文率、反應速率、期刊他引率、期刊被引半衰期等為指標，這些都是以科技期刊能夠網絡出版、具有強大的傳播能力為前提的。這就直接導致期刊發稿時效加強，科學研究原創性成果上網周期縮短。如果存在科研機構作者保密意識不強，科研成果定密標準認知不一，科技期刊出版單位保密審查不嚴，即使單篇發表作品看似沒有泄密，但在大數據分析技術下，泄密可能性將大幅增加。

2.2.2 期刊數字化建設水平較低

近年來我國科技期刊數字化出版雖然得到了飛速發展，但與國外同行業相比，我國科技期刊數字化出版產業僅處于初級發展階段，相對落后的數字化建設水平阻礙了大數據在科技期刊業的應用。目前信息的主要傳播方式為網絡傳播，加快推進科技期刊數字化建設將有效促進國內外用戶的學術交流與合作，并通過積極向國外同行、國際重要檢索機構進行推送，擴大期刊的國際影響力。然而目前，國內很多科技期刊編輯尚對數字技術認識不足，局限于現有的出版模式。同時，科技期刊編輯的數字技術水平也普遍較低，缺乏推進科技期刊數字化建設的自覺意識與主觀愿望。

在大數據時代，科技期刊論文的發稿時效和稿件審稿編輯周期都將大大加快，對期刊編輯和身高專家提出了更高要求，有了更高的挑戰。因此各個科技期刊編輯部不僅需要建立一支能適應新環境的具有高素質的編輯隊伍，還需要一批樂于奉獻的高水平審稿專家隊伍，在新的大數據環境下，需要作者、編輯和審稿專家協同努力，以適應新的編輯環境。

3 大數據時代科技期刊生存與發展的對策

3.1 以發表優質稿件為宗旨，堅持推進期刊數字化建設

中國傳統的科技期刊還處于數字化轉型的關鍵時期，要想在內容、管理等方面實現數據化運作，首先必須徹底推進期刊數字化。科技期刊編輯應主動順應這一潮流，并在自己的職責范圍內推進期刊的數字化改革進程。期刊編輯出版工作者應該站在戰略高度，認識到期刊的數字化轉型是生產力發展的必然結果，是時展的必然趨勢。科技期刊編輯要不斷加強建設科技期刊數字化的自覺意識，主動尋找適應數字化出版需求的運營管理模式，從而為建設具有中國特色的數字化出版業做出貢獻。但主動迎接大數據給予的發展契機的同時，科技期刊的定位應該是做優秀的內容提供商，因此，科技期刊編輯應認清并鞏固自身的核心價值所在，堅持優質稿件的辦刊理念。已經起步的數字型編輯普遍存在重技術、輕內容質量的問題。對于大數據的分析使用始終無法代替文化產業屬于人的精神創造活動，編輯只有對文字內容資源，包括稿件的收集、編輯加工、知識體系的分類等進行整合和管理，堅守角色定位，專注內容質量和價值提升，大數據才能在科技期刊業得到科學利用和持久發展。

3.2 以保密管理為抓手，堅持貫徹期刊保密審查制度

一是，新聞出版行政管理部門要高度重視。依據《新聞從業人員職務行為信息管理辦法》的原則和要求，加強期刊保密審查和監督工作，促使科技期刊出版單位落實保密制度和保密責任。二是，期刊出版單位要高度重視。要在日常管理中健全保密管理、嚴把保密審查、加強保密教育，通過物理隔離和定期檢查等做好稿件各環節的管理，加強對編輯人員的保密警示教育，針對保密審查中發現問題的稿件，要禁止編輯或其他人員通過任何渠道獲得或傳播稿件。三是，期刊編輯人員要高度重視。編輯要從思想上樹立會保密、善保密的堅實防線，應在日常業務中學習保密法律法規知識，牢固掌握保密的相關規定和業務技能，以強烈的責任意識和保密意識認真貫徹執行保密審查制度。

3.3 以傳統編輯為基礎，堅持提升編輯人員信息素養

首先，科技期刊編輯要搞好選題策劃，除了通過參加會議與專家交流獲得選題外，還要善于挖掘和借助行業創新庫，實現信息的獲取、存取、交換、傳遞和應用，運用技術手段挖掘優質作者、尋找創新點及熱點等。其次，科技期刊編輯要搞好稿件審讀。編輯雖然不能對工作中涉及的專業領域做深入研究，但應對相關學科、領域的熱點問題以及今后的發展趨勢具有較強的認知能力，科技期刊的編輯可以借助各類信息平臺為專家提供輔助審讀依據。如編輯可以根據期刊自身要求，將是否具有創新點作為投稿必要條件，并借助平臺提取稿件的創新點。第三，科技期刊編輯要借助大數據平臺搞好期刊營銷。編輯要運用一定的計算機基礎知識（包括數據庫、網絡、多媒體等計算機應用新技術）將出版物中的文字視為信息符號，將文章進行碎片化處理，得到文章的標題、摘要、創新點、關鍵詞、主要內容、潛在用戶等信息。期刊編輯按照不同終端用戶需求對碎片進行打包和再加工，通過計算機技術完全能夠針對不同用戶的不同需求，完成對這些信息符號的不同處理，最后推送給各類終端用戶群。

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