科研技巧1:如何寻找论文

Posted lagoon_lala

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了科研技巧1:如何寻找论文相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

找计算机方面,医学方面,发表交叉学科论文的好期刊

师兄建议计算机方面的在dblp搜:

https://dblp.org

搜索时直接用自己项目预测目标的关键字

然后看所发表的期刊会议直接看Ccf目录:

https://ying-zhang.github.io/misc/2019-ccf-list/

目录

1.参照国内ccf的列表去找top的期刊或者会议

2.参考计算机期刊顶会汇总:

3.在论文数据库中搜索

4.ccf与sci区别

5.会议与期刊区别

6.论文下载

7.开源代码的论文


​​​​​​​

1.参照国内ccf的列表去找top的期刊或者会议

CCF推荐期刊、会议。期中B类以上还算靠谱。二八定律也符合学术界,对CS专业来说比例可能更甚。事实是大部分的文章都不值得细读。这时就显现出CCF评级的价值了。仅从CCF-A类 会议 搜集资料就足够了
这个的好处是按方向分的,想找哪个方向的一目了然。

核心期刊要求严格,综合性期刊好些。核心刊对方向把控要更严格,主要看期刊大小收录方向和栏目板块是不是符合,最关键的是近期有没有收录过这样的双方向论文

Ccf目录:

https://ying-zhang.github.io/misc/2019-ccf-list/

2.参考计算机期刊顶会汇总:

https://www.zhihu.com/question/20643420/answer/62131433

计算机偏医学口:TMI, MICCAI等

MICCAI(Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2021)偏图像?:

https://link.springer.com/conference/miccai

图像:TIP等

机器学习:PAMI,PR等

自然语言处理:ACL,EMNLP

顶级会议:ICCV,ECCV,CVPR,ICML等

AI的会议就是IJCAI和AAAI,一个组织的会议。传说比较picky。

ML的会议NIPS ICML UAI。ICML比较偏重理论,各种公式推导。NIPS相对偏向应用并且更加广泛。UAI偏向概率论。

视觉和机器学习期刊,有CVPR、ECCV、ICCV、IJCAI、ICML、AAAI、ICLR、NiPs。期刊的话:TPAMI、TMM、TCSVCT、PR、TIP、ACM

国内三个学报

软件学报,CNKI RSS

计算机学报,CNKI RSS

计算机研究与发展 ,CNKI RSS

3.在论文数据库中搜索

参考 如何搜集和整理论文

https://ying-zhang.github.io/misc/2016-we-love-paper/

机构

Digital Library (DL)

机构首页

Association for Computing Machinery, ACM

ACM Digital Library  dl.acm.org

www.acm.org

IEEE Computer Society

IEEE Xplore DL ieeexplore.ieee.org/

www.computer.org

Elsevier ScienceDirect

www.sciencedirect.com

www.elsevier.com

Springer

Springer Link link.springer.com

www.springer.com

Wiley

Wiley Online Lib onlinelibrary.wiley.com

www.wiley.com

ACM 和 IEEE Computer Society(计算机学会,IEEE还有电气、电子、通信等其它多个学会) 的网址后缀是 .org,这两个是CS领域最重要的学术组织,很多的CS学术会议都是由它们组织的。 Elsevier,Springer,Wiley的网址后缀则是 .com ,这些是学术出版商,内容以期刊为主,涵盖了CS及其它多个学科。 上面这几个数据库是 主要的论文全文来源。它们各自收录的会议和期刊基本没有重叠,从它们的数据库下载的Paper也都有各自的排版样式。

ACM作为最“正统”的计算机学术组织,它的DL除了收录ACM组织的会议和期刊全文之外,还会索引其它几家数据库的 元数据,但没有全文,可以通过DOI链接跳转到这几家数据库的全文页面。
IEEE出版的一些论文在 computer.org (实际是CSDL: www.computer.org/csdl/)和 Xplore DL 都可能搜到,这两个数据库是 分别收费的,能在Xplore DL下载的不一定能在computer.org下载

4.ccf与sci区别

这两个选择就是通俗的外行看热闹,内行看门道。

建议从sci开始发,更专业的ccf难度是比较大的,有ccf表的话很直观的可以发现,基本都在sci三区以上。

计算机专业发sci,尽量发三区以上的,计算机这个专业你自己也清楚,水刊太多了,在不能用经验准确分辨期刊好坏的时候,尽量往上投。

分区也是要理清楚,目前有两个分区标准,国际的JCR分区以及国内的中科院分区。

这两个分区也有差距,大部分JCR分区要比中科院分区高,比如:

ACM Transactions on the Web,JCR分区为Q2,也就是2区,而中科院分区却为3区

5.会议与期刊区别

与其他领域不同,计算机领域的 publication 非常重视会议,而期刊则通常只用来做 re-publication。大部分期刊文章都是会议论文的扩展版,首发就在期刊上的相对较少。也正因为如此,计算机期刊的影响因子都低到惊人的程度,顶级刊物往往也只有 1 到 2 左右

6.论文下载

1.从2008年起,由USENIX发起的会议全程提供论文、演讲幻灯片和演讲视频的免费下载而这其中包含OSDI、NSDI、FAST这种重磅会议,通常工业界也会把他们的经验总结成论文发布在这里,例如Google的MapReduce、BigTable,Facebook的照片存储方案。

Papers | USENIX

2.做AI的话,github有个仓库收集了很多顶会的文章,挺方便的,就不用自己一个一个去找了,[计算机视觉,人工智能顶会论文合集]

https://github.com/yarkable/Awesome-Computer-Vision-Paper-List

分别搜索上面的数据库还是有点麻烦,于是就有了一些聚合数据库,又称为索引。 想必很多同学早就听说EI和SCI:

EI Engineering Index https://www.engineeringvillage.com/

SCI Science Citation Index https://apps.webofknowledge.com/

只看 URL 似乎跟名字没啥关系,它们的Web界面体验也一般,而且它们不止索引了CS学科,直接通过关键词搜索经常给出不相关的内容。

其实这两个数据库通常是在 已知文章标题的情况下 检索是不是被它们收录了,而 不是 用来收集文章的

7.开源代码的论文

同学建议找开源了代码的论文,复现比较方便,很有道理

参考:https://blog.csdn.net/qq_20135597/article/details/92850169

1、Taehoon Kim主页     https://carpedm20.github.io/

记载了很多论文和和开源代码

2、Devsisters Corp.      https://github.com/devsisters/

代码开源

3、查找论文和其对应的开源代码        https://paperswithcode.com/​​​​​​​

如果确定某篇论文比较好,可以花时间找一下代码:

https://www.zhihu.com/question/21980275

以上是关于科研技巧1:如何寻找论文的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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