一
学术搜索工具
现有的大部分学术数据库都要收费（部分Open Access的论文、纯免费的杂志，以及国内期刊/学报除外）！而且很贵(5美金一篇)！幸好学校图书馆已经为我们准备了丰富的学术数据库，相当于帮我们把论文的下载费用都先行支付了，那么，不好好利用就是太可惜了。
注意：大部分学校购买的数据库都是通过IP认证(部分是镜像)；所以，不在学校时，需要用校园VPN，同时，由于这类数据库对于批量下载很抵触，希望大家不要用工具批量下载，否则会导致学校（和你）被加入黑名单。
1、
检索入口（便捷）
Google学术
最强大的学术工具，没有之一。配合Google强大的搜索能力，搜索体验非常好，并支持多种格式的参考文献导出。特别注意，Google学术可以跟踪作者和论文(如有论文被引用或者作者有新论文就会提醒)。如果用学校IP登录，大部分文献可以直接下载。
DBLP
对会议检索很快，会将作者的相关工作整理归类。也会将会议的论文整理。
微软学术
对会议的分类和排序比较好，可以分领域搜索。微软学术本身对于会议和论文会有详细的分析(排名，引用状况等)，很适合详细分析某个会议或者一篇论文的发展趋势(引用趋势)。
2、
专业型入口（版本有保障，会议扫墙专用）
两大计算机协会，外加Springer和Web of Science：
ACM
IEEE
Springer
Web of Science
WARNING：各大网站导出的参考文件格式不同(特别是IEEE和ACM)！记得在论文中统一。
3、
中文论文检索（检索学位论文专用）
三大中文检索数据库：
万方
维普
知网
4、
无法找到论文，或者无法下载（请Google）
如果前面几种方法搜索到了论文，但是无法下载（论文库问题，后者还未正式发表）。那么Google就是最好的方法。直接Google这篇论文，有些大牛会把论文挂在自己主页上。而且，现在Google支持论文内部检索（直接定位到论文中的段落）。需要注意的是：Google到的论文版本可能不是最终发布版本，部分细节可能会改变。
TIPS：实在不行，厚着脸皮问作者要论文（客气一点，作者还是会答应的）。我曾经问一些作者请教过论文相关的问题 (甚至请求过论文的源代码)，大部分作者都回复了我，而且不少人回复的非常认真。
二
鉴别论文好坏
论文很多，很杂。一篇优秀的论文需要很多心血和时间去不断的修改和凝练，而一篇垃圾论文可能只需要复制和粘贴。两个级别的论文差距很大，当然也会给我们带来不同的影响。从我的经验来看，阅读论文时要以优秀论文为主，避免被垃圾论文误导。所以，最好在检索时候就鉴别论文质量。另一方面，即使是顶级论文，也还是太多了，如果不通过筛选缩小范围，读论文的速度绝对赶不上论文出来的速度。
1、
检索工具排序
上面提及到的各类检索工具都会对论文进行排序。排序方式有很多种：
①被引用次数（很重要，大部分检索工具默认）
原理很简单：如果其他作者认可这篇论文中的工作，就会主动去引用这篇论文；因此，被引用次数越多，说明这篇论文的越重要。反之，如果没人引用，除非是新方向或者最新的论文，基本都可以判定为比较差。
②会议或者期刊的排名
顶级期刊和会议的论文的平均质量非常高。主办方会将论文交给领域内顶尖的大牛来审论文；这些大牛也很重视，会花大量时间和精力去审论文，以保证会议和期刊的质量。
2、
会议和期刊分类列表
①领域列表（由导师或者师兄提供）
②CCF列表（顶级会议和SCI期刊）
③学院认可的学报（随着毕业条件变化，可能会不适用）:
计算机学报
软件学报
计算机研究与发展
通信学报
中国科学
东大学报
三
拓展知识面（找到更多论文）
搜一篇明确的论文需要不到一秒；但是通过搜索扩充自己对领域的认识，需要慢慢积累！对于一个新的领域，你至少需要了解: 关键词、关键技术、领域划分、重要的论文列表以及重量级大牛。随后，再选择自己感兴趣的方向，进一步细分和研究。
了解一个领域的方式一般有以下几种：
1、
综述和优秀学位论文（看运气，新领域一般没有）
如果这个领域有几篇很有影响力的综述（survey）或者几篇优秀的学位论文，那么以下三种方法所需数据都可以被大大缩短。因为通过他们，你就有了以下东西：
①关键词
②关键技术
③论文列表（而且是分好类的）
④领域划分
⑤大牛名单（好的综述都是大牛写的，综述里重复出现的作者要么是他的朋友，要么就是大牛！）
TIPS：一篇好的综述非常有用，可以省去很多时间和精力。不过有survey也说明该领域已经比较成熟。
2、
关键词方式
关键词(keyword)是搜索的核心，也是找到论文的核心。好的关键词库能够串起一大片好论文，甚至一个领域，也能帮助我们快速识别某篇论文是否属于我们领域。不过，寻找关键词不能心急，需要不断阅读不断积累。等关键词积累到一定程度，你就会发现对领域的认识到了一个新的高度。
以下是我寻找关键词的流程：
①从中文关键词入手（如果已经知道英文关键词最好！)寻找英文关键词和论文
②用已知的关键词(英文)，搜索并阅读相关论文，扩充关键词库
③分类和细化关键词，删除一些干扰的结果
④可以尝试和作者交流，一次好的交流可以获得很多最新的关键词
⑤分析最近的热门论文，更新和扩充关键词
例如：最开始我只知道数据匿名和数据隐私，通过搜索和阅读文献，我发现数据匿名和数据隐私类的论文一般有以下关键词data privacy，data anonymization，privacy preserving data publishing等；同时，数据的匿名操作在不同论文中的说法也不一致，有用anonymize，coarse，distort，clean，sanitize等等。那么这些关键词就可以扩充到我的关键词库中，方便我鉴别某篇论文是否属于我的研究领域。后期发现，其实用coarse，clean的人很少，只是在论文中避免重复使用anonymize时才会出现，所以可以弱化这两个关键词。
WARNING：上面所述的关键词特指英文关键词，中文关键词由于翻译和语境问题，更加多样化，统一性太差。
TIPS：关键词积累很漫长，需要阅读大量文献；但是随着时间推移，这些关键词会帮助我们更好的理解这个领域
3、
参考文献方式
准备开始找：
①搜到一篇相关论文（论文越好参考文献越有价值）
②从该篇论文的参考文献（reference）入手
③不断增加论文，分类论文
WARNING：简单有效的方法！但是，需要有明确的目标。整个过程需要不断的增加论文，并分类论文。不然手头的论文只会越来越杂(论文多到不敢想象，但是真正对你有用的就那么几篇)。做好过滤和分类，可以大大提高入门速度。
TIPS：相关工作（related work）一般会提供很好的文献分类，参考这个章节可以帮助我们划分手头的论文。
4、
大牛效应
发现某些人在领域论文中出镜率很高？恭喜你，开始邂逅大牛了。大牛一般很牛X，理解得深入，实验做得好，论文写得好，不喜欢拿公式和理论恶心人。这样的前辈，对我们的研究会有很大帮助。
找大牛一般有以下方法：
自动上门(实验室请过来交流):
①找和你方向相关的大牛，去听报告
②听完报告和大牛交流，留邮箱后面可以继续联系
主动找：
①找到一篇或者多篇好文章
②挨个查作者最近的论文，论文都很好，那么就收藏（论文+大牛）
③可以尝试订阅一些大牛的论文动态(可以了解他的研究进展状况和领域趋势)
WARNING：跟着大牛的论文列表去入门肯定不会错。但是，小心别被大牛带坑里去（大牛一般都有团队，而我们往往只有一个人。特别是大牛说“这个很简单！”时）。
5、
会议扫墙
最暴力的方法，工作量巨大，费眼睛。但是每年扫一次可以保持对领域的清晰认识。
①获取优秀会议和期刊列表
②选取和自己相关的会议和期刊
③从今年开始往前(反向也可以)，将这些会议期刊上相关的论文都下载下来
TIPS：扫墙也是有技巧的。先浏览abstract和introduction，觉得相关或者感兴趣再进一步浏览。千万不要逐个通篇阅读，费力费脑，吃力不讨好。
四
如何阅读论文
1、
论文各部分的重要性
①摘要abstract：论文最重要的部分，一般由导师直接把关
②引言introduction：重要性仅次于摘要，内容更加易懂
③相关工作related work：对领域内工作的分类和总结
④其他章节：论文细节，对于理解本论文非常重要。
⑤总结conclusion：全文总结和展望
⑥参考文献reference：论文引用的文献列表
⑦附录Appendix：部分无法放到正文中的内容，如过分细节的证明和算法
2、
快速阅读（泛读）
如果时间有限，直接读abstract是最高效的方法。如果时间还很充裕，那么就把introduction也读一遍。读完这两部分，就应该能基本理解论文的核心思想。
WARNING：读得速度越快，对论文的理解越差，甚至会出现误解。因此，想要好好理解一篇论文，精读是非常必要的。
3、
精读
通过泛读（快速）阅读筛选完论文之后，需要精读部分的重要论文。我个人建议将精读分为几个阶段进行：
①理解论文基本原理：motivation，所用的理论？
②理解论文详细内容：深入理解论文细节，包括定义、假设和相关公式等
③能够重现实验（未必需要）: 能否重现整个实验，并得到相同结果？
④组织讨论：与其他人进行讨论，可能有没有疏忽的地方？或者理解不到位的地方？
⑤设计更好的方案：能不能更进一步，设计更好的方法？
每个阶段可以对应一次或者多次阅读，通过多次阅读来加深对论文的理解。不要指望一口气能够理解整篇论文。很多原因会造成理解不够深入甚至理解错误，例如现阶段的知识面不够，或者对于某些概念理解错误等。所以需要多次阅读（如果有必要，多次讨论）来避免这类问题。
WARNING：讨论是非常必要的（最好由阅读论文的人主讲），当其他人从他的角度提出疑问时，很可能会给意想不到的惊喜。
五
论文提醒和会议追踪(让论文来找你)
1、
论文提醒
通过添加论文被引用通知和 作者论文通知，我们可以掌握领域内最新的研究进展。
已知可以添加被引用通知的搜索工具(均需要注册账号)：
Google学术
微软学术
Web of Science
Google学术添加提醒(强烈推荐)：
搜索结果提醒。搜索“WIFI”，点击左下角的"Create Alert"，添加后，以后和wifi相关的论文有变动都会收到邮件。
引用提醒。点击第一篇论文的引用列表(cited by)，点击"Create Alert"可以建立引用通知，新论文引用该论文，就会有邮件通知。
作者提醒。点击作者链接，再点击"Create Alert"，可以创建作者提醒。如果该作者维护自己的Google学术页面，那么他有新文章时就会通知。
Web of science添加通知：
添加"引用提醒。搜索论文，点击进入，点击"Create Citation Alert"添加。收录期刊论文比Google快，还是非常有必要的。
微软学术：
2、
会议追踪(别再错过deadline)
核心会议的时间和地点基本固定，但是投稿时间和deadline区别很大（abstract没投就不让投正文）。为了避免晚一天的悲剧，国内外各有一个工具，都非常好。注册账号后，只要搜索会议，在会议页面点击"Track"或者"Add to my list"即可，到特点时间点(例如，abstract deadline)就会提前发邮件通知你。
WikiCFP老牌追踪工具
Conference Partner后起之秀，源于某个好心的博士前辈
WikiCFP可以查看详细的timeline，非常直观；但是每次会议过期需要手动添加下一年会议，比较麻烦(一般本年会议开完后，下一年的会议时间才能基本确定，等到WikiCFP收录，估计要1-2个月)。Conference Partner最新改版后变得不是很好用，但是可以显示会议地点，直接在地图上显示。
六
案例和练习
1、
搜索：Data Privacy
①用Google学术搜索data privacy。发现"Data privacy through optimal k-anonymization"被引用779次（大牛型论文），这样的话，关键词和引用列表就都有了，大牛也有了。
②点击相关论文，发现很多相关论文都被引用。选取相关论文中，引用次数最多的论文入手。
③点击Cited by 797, 了解该论文被引用情况，前几位的论文需要关注下。
④通过积累的关键词和论文，逐步熟悉这个领域。
2、
搜索：室内定位（手机和无线定位）
①用Google学术搜索indoor location。发现很多都是RFID的论文。RFID是物联网方向的，偏硬件。但是第三篇论文"Robust indoor location estimation of stationary and mobile users"是INFOCOM2004(安全方向A类)的论文，而且是手机和无线。那么以这篇论文为后续的线索。
②搜索"Robust indoor location estimation of stationary and mobile users"相关论文。果然大量的wireless和WIFI的论文就出现了。找对方向了！
③通过积累的关键词和论文，逐步熟悉这个领域 。
3、
搜索：Object Detection（Deep Learning领域）
①用Google学术搜索object detection。会发现一个问题: 这个领域是一个很老的领域(经典的论文发表于2001年)，而且最近快速发展(一些2015年左右的论文也被引用了上千次)。
②我们所需要的是Deep Learning相关的结果。根据大概的技术趋势（新闻和RSS），这个领域在从2010开始，发展非常快。那我们可以通过左侧的过滤条件，过滤掉2009年之前的论文。
③过滤完毕后，大部分的论文都属于Deep Learning领域。其中，Kaiming He就是这个领域的大牛（多篇论文被引用超过千次）。可以拿他的论文作为线索继续深入挖掘。
4、
添加一篇论文引用通知，追踪一个会议
①搜索website fingerprint或者object detection，尝试添加一个引用提醒
②选择一篇论文，添加引用提醒
③在WikiCFP上面追踪下一届S&P会议
转自沃恩智慧微信公众号，仅作学习交流，如有侵权，请联系本站删除！
