‌论文选题的关键在于选择具有研究价值、可行性强的主题，同时兼顾个人兴趣与专业方向。‌ 好的选题通常具备‌创新性、实用性、资料可获取性‌三大特点，可分为理论研究、应用研究、案例分析等类型。

1. ‌理论研究类选题‌
   聚焦学科基础问题或前沿领域，如"人工智能伦理框架构建"或"碳中和政策的经济学分析"。这类选题需要较强的文献综述能力，适合学术型研究生。

2. ‌应用研究类选题‌
   解决具体实践问题，例如"短视频算法对青少年注意力的影响"或"智慧物流在生鲜电商中的应用"。建议优先选择有数据支撑的领域，便于开展实证研究。

3. ‌跨学科融合选题‌
   如"区块链技术在医疗数据安全中的应用"或"心理学视角下的直播带货研究"。这类选题容易出新意，但需注意明确学科主次。

4. ‌热点追踪型选题‌
   紧跟时事动态，比如"生成式AI的版权困境"或"新质生产力对就业结构的影响"。需注意热点话题的资料时效性，建议选择至少有1-2年持续热度的主题。

5. ‌案例分析法选题‌
   如"小米汽车营销策略研究"或"淄博烧烤现象的城市品牌启示"。重点在于案例的典型性和分析框架的独创性。

‌提示‌：避免选择过时、范围过大或已有大量成熟研究的题目，可通过"关键词+研究空白"的方式在学术平台初步检索。选题确定后建议制作技术路线图，用可视化方式检验可行性。