【經驗分享】沒有導師的指導，研究生如何閱讀文獻、提出創(chuàng)見、寫論文？

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• 你首先要意識到，幾乎沒有完全原創(chuàng)的工作，最起碼任何論文都是有參考文獻的吧？做科研灌水當然是不好的，但是一開始就好高騖遠也同樣是不對的。 科研的基本功需要扎實地訓練，而這種訓練需要你從模仿開始做起。一開始的時候idea的新穎程度低一些，工作量夯實一些，是完全可以理解的，因為你需要這樣的幾次完整的科研周期的訓練，才能成為一名合格的研究生。
• 首先選擇一個你感興趣/有前途/有錢途/有人能帶你的大方向。優(yōu)先閱讀該方向里最近 五年的survey（太老的可以不看）。鑒于計算機領域的發(fā)展速度太快，只閱讀survey是遠遠不夠的。你需要自行整理該方向相關的 近三年的頂級會議（一般也就三四個），以關鍵詞搜索出所有的論文，然后盡可能閱讀一些你能懂的/和你想做的相關的/熱門的論文，增加對該領域發(fā)展現(xiàn)狀和頂級會議論文應該有的樣子的初步了解。
• 你最好能找到可以和你一起學習的同學/可以和你討論的其他老板。 idea的誕生是需要相互啟發(fā)和相互質疑的。在完全沒有任何科研經驗的時候， 最好要找到高年級的學長學姐或者其他小老板討論，他們可以幫你確定一個小方向。這一點我深有體會，一個完全沒有經驗的新手是最需要有人可以帶著入門的，事實上，這也是老板不放羊的最大的好處。你需要做的，就是在前輩的帶領下， 快速地從一個小方向切入進去，然后慢慢地自己開始發(fā)現(xiàn)新天地。
• 最開始的時候閱讀論文，最好能細致一點，把論文之間的引用關系理清楚，把近幾年的發(fā)展脈絡理清楚。我當年開始第一個工作的時候，就是把我論文需要引用的二十多篇論文的主要思想、方法都寫了下來，把引用關系畫成了一個DAG圖。 當你入門之后，你需要有快速閱讀一篇文章并掌握其核心貢獻點的能力，而不要再花費很多時間來標注。
• 如果你不會設計實驗/寫論文，請模仿和你的工作最相關的論文。把他們的論文好好讀幾遍，從結構到段落到句子都可以模仿。我當年的第一篇論文，我的老板就說我寫的不錯，其實我也是吃透并模仿了好幾篇參考文獻而已。
• 寫論文的時候切記： 邏輯第一！這種邏輯是貫穿全文的，段落層面的邏輯、句子層面的邏輯、甚至一句話里的邏輯，都是非常關鍵的。一篇好的論文要循循善誘，有理有據(jù)，讓人讀起來不要廢太多腦子，就覺得你說的很有道理。這里面要著重注意各種句子層面的關系：轉折、因果、遞進等。一句話可以有無數(shù)種表達方式，你要做的就是在腦子里把各種方式過濾一遍，選擇最流暢的那一種。

在研究生學術生涯中，導師不是最關鍵的，最關鍵的是你的目標、決心和努力。一名合格的研究生，應該是全棧研究生，也就是閱讀參考文獻，想idea，修正idea，設計實驗，跑實驗，寫論文，修改論文，做presentation，這一整條技術棧你都要可以獨立進行。如果你缺失了任何一個環(huán)節(jié)，你都會受制于你的導師。這個問題下的回答已經非常多了，大道理你也都看過，也都明白，問題是，你是否真的做到了背水一戰(zhàn)的決心和努力？

精華回答2

作者：Anna

鏈接：https://www.zhihu.com/question/23647187/answer/547726963

我們實驗室的博士碩士師兄弟經常開玩笑，導師要是一個學期都不要找我們，那該有多幸福啊！導師找我們，除了讓我們寫項目申報書，就是做一些報賬亦或幫其兒子寫申請外國學校的cover letter之類的事務性工作。

導師是一個極有學術野心的人，頗有大躍進畝產萬斤之勢，他給我們定的學術目標大到什么程度？就好比讓學醫(yī)的博士攻克艾滋難關，卻不給我們提供具體的指導方法。因此，完全按照導師的指導干真是苦不堪言。后來我們師兄弟找到一種討巧的方法，那就是自己寫本子，以導師的名字申請我們感興趣并且擅長領域的項目，這樣既能兼顧導師拿項目，又能照顧我們畢業(yè)發(fā)論文的需求，大家都開心。

作為一名已經畢業(yè)的博士，符合沒有導師指導的情況，畢業(yè)時發(fā)了4篇2區(qū)SCI，其中3篇TOP，就勉強認為自己有資格回答這個問題吧。我的經驗如下:

1.多看專業(yè)領域頂刊，而不是綜合性頂刊。就我的閱讀體驗來講，我們研究領域Nature或Science上的期刊偏綜合和概述，對研究的啟發(fā)性遠遠沒有PRL的啟發(fā)性大。

2.有問題，找最專業(yè)的科學家和最專業(yè)的論壇。我通過researchgate聯(lián)系到了領域很多厲害的科學家，跟他們有些學術上的合作，獲益匪淺。

3.避免無意義的學術會議。我參加過的國際國內會議大多數(shù)都很垃圾，很多都是浪費時間，如果當做散心旅游倒是不錯的選擇。

4.保持開放的心態(tài)，多跟周邊的同學師兄弟交流，可能會產生好的idea。5.不要玻璃心，被人指正錯誤，或者被期刊拒稿都是很常見的，虛心接受建議并及時改正，尋求新的突破。

精華回答3

作者：微調

我特別能理解提問者的感受，因為很多同學都可能有以下幾個需求：

• 畢業(yè)有論文要求，但老板幫助不大（如研究方向不同或忙于行政事務）
• 雖然畢業(yè)無論文要求，但希望通過發(fā)表論文來提升自己的職場競爭力（尤其是特定學科）
• 希望通過做研究和發(fā)表來爭取國外的博士機會（論文已經是某些學科的申請必備品）
  我們可以把問題簡化為： 如何「獨立」在1-2年的時間中做出可發(fā)表的科研成果。如果可能，最好在高水平的會議或期刊上發(fā)表文章。此處的獨立更多指的是沒有導師或資深研究員指導， 但我依然建議盡可能與其他小伙伴合作討論、互相鼓勵，比如朋友同學，甚至是知乎上認識的網(wǎng)友，原因見后文。在明確了主題后，我們就可以把問題繼續(xù)分解為三個子問題：

1. 如何選題
2. 如何研究，
3. 如何投稿。

1.如何選題

選擇適合的研究方向是成功的一半，不要單純因為興趣而選定研究方向。因為要做獨立研究，首先要避開所有重器材的方向，比如做深度學習你作為個人是刷不過集團軍的你沒有那么多計算資源。同理，粒子對撞啊、高能物理、基因測序這類實驗性研究都不適合獨立研究，所以本文更適合輕資源學科的同學參考（如計算機科學中的特定方向、應用數(shù)學等）。

第二點就是選擇適合自己的方向。

大部分基礎學科如數(shù)學、物理等都需要多年的知識積累以及導師指導，因為導師的輕輕一點就可以省掉了數(shù)天甚至數(shù)個月的瞎想因此盡量選擇一些參考材料豐富，個人知識積累較多，且容易入門的方向。以計算機領域為例，大部分理論性的方向都很難啃做系統(tǒng)也很難（周期很長）。所以要想能做的動的話，建議選擇應用型和交叉型方向。比如A算法在B領域的應用，如何將C算法改良后應用于D問題上。類似的包括“推薦系統(tǒng)在xx方向上的應用”“用xxx算法來解決推薦系統(tǒng)中的xxx題”。尤其對于編程能力很強的朋友來說，復現(xiàn)經典算法的過程中就很容易想到新的點子。

選題的第三點就是要讀幾篇該領域的經典文章，試試水深。

換句話說，就是看看自己能不能大概讀懂，知識的空缺有多大，離能夠獨立成文還有多遠。如果某一領域的文章都有大量的公式推導且你的數(shù)學功底有限，那么就不建議選擇這類方向讀綜述文章一般也是個很好的思路，這樣可以快速看到領域的邊界，也有助于縮小選題范圍。

當然，興趣依然是一切的源頭，也是能不斷激勵你的后盾?？偨Y來看，選題是一個平衡過程，是硬件資源+知識背景+個人興趣的綜合后的產物。其中任意一項如果是絕對短板的話，就很容易影響最后的產出。綜合要選擇一個自己有興趣，有一定的相關知識，資源要求不高，且寫作水平和領域論文不會相差太遠的方向。

2.如何研究

當我們有了一個適當?shù)倪x題后，應該先讀該領域的經典教科書或者綜述文章，比如推薦系統(tǒng)就讀推不薦系統(tǒng)的入門教科書。教科書的定義是由外國大家寫的科研導向的教科書，不是那種“30天包會個大Python。這類書的特點都是作者對領域有很深的把握，而且提供了足夠多的文獻供你獨立思考和拓展。我個人的經驗是：

• 一邊讀一邊記下自己天馬行空的點子，先不用想是否成熟，記下來再說。
• 大行一邊讀一邊看能不能和其他領域結合，比如用集成學或是 graph mining做推薦系統(tǒng)
• 一邊讀一邊縮小自己的選題范圍，通過閱讀了解自己更擅長在哪個（章節(jié)）主題上發(fā)力大部分教科書都是分章節(jié)介紹內容，而章節(jié)在一定程度上前后獨立。因此你可以著重挑自己讀著有趣的內容深入了解。假設我們現(xiàn)在確定了一個小主題：“如何利用「集成學習來提升「推薦系統(tǒng)」的「魯棒性」那么找到新的方向其實并不難，你需要：
• 找到該領域常用的數(shù)據(jù)集（benchmark datasets）
• 找到其他基線算法的實現(xiàn)（baseline algorithm implementation），一般在 GitHub上搜索算法名就可以?？梢哉易罱南嚓P論文的 related works來追蹤領域進展。
• 找一本集成學習的教科書

第一步就是重現(xiàn)基準算法在常用數(shù)據(jù)集上的表現(xiàn)，這個將會是進行研究的重要參照物。如果某些基準算法沒有現(xiàn)成的實現(xiàn)，你可以嘗試著動手寫一個-實現(xiàn)算法的過程。往往就是找靈感改進的過程等以上步驟做完后，你就可以考慮如何用集成學習來改進推薦系統(tǒng)。這個時候就可以參考集成學習教科書，分析不同算法的優(yōu)劣，找到哪些方法有助于提高魯棒性再，應用到推薦系統(tǒng)上去。跨領域交叉往往比在特定領域創(chuàng)新要容易，這個思路特別適合獨立研究者。

3.如何投稿

首先一般投稿有期刊和會議，期刊一般內容更加完善，但會議一般更加前沿，不同領域在意的不同。期刊一般是單盲（即審稿人知道你的身份，而你不知道誰是審稿人）。會議可能是單盲、雙盲甚至三盲（比如CDM）?？紤]到獨立研究沒有老板的背書，那么盡量避開單的投稿，因為你可能會從中吃虧。

第二點就是考慮審稿周期，大部分會議的審稿都在-3個月內，而大部分期刊的第一輪意見都需要3個月以上才會出現(xiàn)。所以時間敏感的話，建議優(yōu)先投會議，而非期刊。另一個常見的操作是會議論文在發(fā)表后經過擴展（>30%）的新內容再重投期刊，可以同時兼顧時效性和完整性。

選擇投稿渠道也是對于新手非常不友好的環(huán)節(jié)，建議多問問周圍的資深人士新手投稿，尤其是獨立研究我一般會推薦投1）主會短文（short paper）2）專題研討會論文（workshop paper）

如果非要投長文，建議把檔次選的低一些。比如計算機領域的獨立研究者第一次投稿可以選擇CF推薦的C類會議長文，或者A或者B類會議短文或者研討會。般來說從難度上看，長文短文>研討會。切勿一上來就想搞個大新聞，一舉拿個A會長文，99.99%的情況下新手獨立寫稿是沒希望的。

這一切的前提都是你的英文足夠好，這點是一切的前提。而寫作思路可以參考劉知遠老師的「劉知遠：如何寫一篇合格的NLP論文」和刀熊說說：怎樣構建有條理的學術論文？。最佳情況還是要和別人合作，即使他們和你一樣是新手也沒關系，畢竟是人多力量大，心理上有個依靠還有一點就是新手獨立發(fā)文，在單盲的情況下更容易被拒稿，增加1-2個共同作者有助于減輕這種偏見，原因非常明顯就不贅述了。論文被拒稿是很常見的事情，為獨立新手就更無法避免了，我建議大家好好讀讀「李?。赫撐谋痪苤笤摳陕铩?，從中學習如何根據(jù)審稿建議不斷修正和改進自己的文章。

4.總結

理論上只要你方向選的合適，自身條件尚可，在堅不懈的實驗、寫作、投稿、被拒、修改、重投后，總能慢慢走上正軌。如果幸運的話，說不定還能在你的研究小領域打開一點局面，有一點知名度。

獨立研究最大的成就感來自于「獨立」，在這個過程中，你會不斷的懷疑自己甚至否定自己，這也是為什么我建議大家能有人一起同行。但當你有所推進時，比如發(fā)出了第一篇不錯的文章，你會非常激動。因為你完成了自己的博士入門訓練，避開了民科式科研，在艱苦的環(huán)境中打開了一片局面，甚至還微微推動了科學發(fā)展。這比發(fā)表論文本身更有意義，你應該為自己感到自豪。

精華回答4

作者：吳博士聊科研

鏈接：https://www.zhihu.com/question/23647187/answer/193696938

這是鍛煉或檢驗是否有獨立研究能力的一個科研過程。簡單的說，我推薦的思路是：

• 腦中先存?zhèn)€思維，畢竟思維大于方法和技巧啊。這個思維就是首先要了解一個好的科研想法所具備的關鍵要素：創(chuàng)新、重要、具體、完整、（有趣）、落地且喜歡。
• 對于被放羊的孩子，只能默默地開始調研文獻了。不然，導師直接給個好想法，瞬間變高大上。調研從哪開始？當然是理解基本概念開始，最好的途徑就是經典教材，英文一般的同學那就先看中文教材，再英文教材。之后再閱讀英文綜述類論文和學位論文，這樣基本的研究大方向就有了，接下去就是期刊論文，也不要忘記國際會議論文，特別是主題發(fā)言的大牛，經常會總結過去，把脈現(xiàn)在，預測未來。
• 閱讀論文時，先不急，先來個篩選和整理論文，挑出高度相關和質量高的論文，find out "wow" research paper，分類歸檔，精讀他們，再加上一些泛讀。閱讀時，首先理解內容，其次理清作者的研究思路，最后消化成自己的東西，為我所用。
• 記筆記的重要性就不要多說了，關鍵是用自己話提問、記錄、思考、質疑、總結和提煉想法。
• 閱讀的速度也是關鍵的，但是理解是第一位的，先把高水平的密切相關的論文讀個稀巴爛，練好基本功，后面長進特別快。

最后祝各位被放羊娃整出天才科研想法。

希望大家在放養(yǎng)的導師組里，也不要迷茫，不斷增進自己的學習能力，科研順利！

      

       

        

         

          

           
            

             

              

               

                

                 

                  

                   

                    
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