艺术数字人文论文参考文献引用:数据库/算法的标注

艺术数字人文论文中，参考文献引用涉及数据库与算法标注问题，数据库作为重要数据源，其准确引用对研究可靠性至关重要，需详细标注数据库名称、版本、访问时间等信息，算法标注同样关键，要说明算法来源、名称、参数设置及在研究中的具体应用，以确保研究可重复性和透明度，正确标注数据库与算法，有助于提升论文质量，促进学术交流。

在艺术数字人文论文中,数据库与算法作为关键技术支撑，其参考文献的标注需兼顾学术规范性与技术细节的准确性，以下从数据库与算法的标注原则、具体标注方法及示例三方面展开说明：

数据库标注原则与方法

1. 标注位置

   • 文内引用：在首次提及数据库名称或使用其数据时标注，如“本研究基于Web of Science核心合集的AHCI数据库（Arts & Humanities Citation Index）进行文献计量分析”。
   • 文末参考文献：需完整列出数据库名称、版本、出版机构、访问时间及URL（若为在线资源）。

2. 标注格式

   • 通用格式：
     [序号] 数据库名称[数据库类型标识]. 版本（如有）. 出版机构: 出版地, 出版年[引用日期]. 获取地址.
   • 示例：
     [1] Web of Science. AHCI (Arts & Humanities Citation Index)[DB]. Clarivate Analytics: Philadelphia, PA, USA, 1975-[2025-09-16]. https://webofscience.com.
[2] 中国知网. CNKI学术期刊全文数据库[DB]. 同方知网: 北京, 2025[2025-09-16]. https://www.cnki.net.

3. 特殊说明

   • 若数据库为论文核心数据来源,需在“研究方法”章节明确说明数据检索策略（如关键词、时间范围、筛选条件）。
   • 开放获取数据库（如JSTOR、Europeana）需标注DOI或永久链接（Permalink）。

算法标注原则与方法

1. 标注位置

   • 文内引用：在首次提及算法名称或应用其结果时标注，如“本研究采用LDA主题模型（Blei et al., 2003）对艺术文献进行主题聚类”。
   • 文末参考文献：需完整列出算法提出者、论文标题、期刊/会议名称、发表年份及卷期页码。

2. 标注格式

   • 期刊论文：
     [序号] 作者. 论文标题[J]. 期刊名称, 发表年, 卷(期): 起止页码.
   • 会议论文：
     [序号] 作者. 论文标题[C]. 会议名称, 会议地点, 会议年份: 起止页码.
   • 技术报告/预印本：
     [序号] 作者. 报告标题[R]. 机构名称: 出版地, 出版年.
   • 开源代码：
     [序号] 作者/团队. 项目名称[CP]. 版本. 发布年份[2025-09-16]. 代码仓库地址.

3. 示例

   • LDA主题模型：
     [3] Blei D M, Ng A Y, Jordan M I. Latent dirichlet allocation[J]. Journal of Machine Learning Research, 2003, 3: 993-1022.
   • Word2Vec词嵌入：
     [4] Mikolov T, Sutskever I, Chen K, et al. Distributed representations of words and phrases and their compositionality[C]. Advances in Neural Information Processing Systems, Lake Tahoe, NV, USA, 2013: 3111-3119.
   • TensorFlow框架：
     [5] Abadi M, Agarwal A, Barham P, et al. TensorFlow: Large-scale machine learning on heterogeneous systems[R]. Google Research: Mountain View, CA, USA, 2015.
[6] TensorFlow Team. TensorFlow 2.0[CP]. 2019[2025-09-16]. https://www.tensorflow.org.

4. 特殊说明

   • 若算法为改进版,需标注原始算法及改进论文，如“本研究基于改进的BERT模型（Devlin et al., 2019；Wang et al., 2021）”。
   • 开源算法需标注代码版本（如GitHub的commit hash）及运行环境（如Python 3.8、PyTorch 1.12）。

数据库与算法结合标注示例

场景：论文使用Web of Science的AHCI数据库检索艺术文献，并采用LDA主题模型分析主题趋势。
标注方法：

1. 文内引用：

   “本研究从Web of Science的AHCI数据库（[1]）中检索2010-2025年艺术领域文献，采用LDA主题模型（[3]）进行主题聚类。”

2. 文末参考文献：
   • 合并数据库与算法引用,按首次出现顺序编号：
     [1] Web of Science. AHCI (Arts & Humanities Citation Index)[DB]. Clarivate Analytics: Philadelphia, PA, USA, 1975-[2025-09-16]. https://webofscience.com.
[3] Blei D M, Ng A Y, Jordan M I. Latent dirichlet allocation[J]. Journal of Machine Learning Research, 2003, 3: 993-1022.

注意事项

1. 一致性：全文引用格式需统一（如均用顺序编码制或作者-年份制）。
2. 时效性：优先引用近5年数据库更新或算法改进论文。
3. 可追溯性：确保文末参考文献能通过DOI、URL或图书馆目录定位原文。
4. 伦理规范：若使用付费数据库，需注明机构订阅权限（如“通过XX大学图书馆访问”）。

通过规范标注数据库与算法,可提升论文的技术可信度与学术严谨性，同时方便读者复现研究过程。