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一、Web of Science 使用教程

1. 访问与注册

• 访问入口：通过高校图书馆官网进入（需IP权限），或直接访问 Web of Science官网。
• 注册/登录：若机构已订阅，用学校账号登录；个人用户可申请试用或付费订阅。

2. 文献搜索

• 关键词搜索：

  • 输入关键词（如“Machine Learing”），选择“主题”或“标题”等字段。
  • 高级搜索：使用布尔逻辑符（AND、OR、NOT）组合关键词，例如：

    ("machine learning" AND "anomaly detection") NOT "supervised learning"
    

• 筛选条件：

  • 时间范围：选择近5年以追踪前沿。
  • 文献类型：优先选择“Article”和“Review Article”。
  • 学科类别：勾选“Computer Science”相关子领域。

3. 结果分析与导出

• 排序方式：
  • 默认按“相关性”排序，可选择“被引频次（降序）”找到高影响力论文。
• 分析工具：
  • 点击“分析结果”，生成图表（如发文趋势、国家/机构分布）。
• 导出文献：
  • 勾选目标文献，点击“导出”→选择“EndNote Online”或“纯文本”格式，用于文献管理软件（如Zotero）。

4. 特色功能

• 引文网络：
  • 点击论文标题，查看其“引用的参考文献”和“被引用的文献”，追踪研究脉络。
• 期刊影响力：
  • 搜索期刊名称（如TKDE），查看影响因子（IF）和JCR分区。

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二、Google Scholar 使用教程

1. 访问与设置

• 访问入口：Google Scholar官网。
• 个性化设置：
  • 点击右上角“≡”→设置→图书馆链接，绑定高校图书馆资源（直接下载全文）。

2. 高效搜索技巧

• 精准搜索：
  • 用引号限定短语："contrastive learning"。
  • 排除无关词："data mining" -"social media"。
  • 指定作者/期刊：author:"Jiawei Han" 或 source:"KDD"。
• 高级搜索：
  • 点击搜索栏右侧“≡”→高级搜索，指定标题、作者、时间等。

3. 结果筛选与跟踪

• 排序与筛选：
  • 默认按相关性排序，可切换为“按时间排序”追踪最新论文。
  • 左侧边栏筛选“时间范围”或“包含专利/引用”。
• 文献跟踪：
  • 点击“创建快讯”，设置关键词邮件提醒（如“time series clustering”）。

4. 特色功能

• “相关文章”推荐：
  点击论文下方的“相关文章”，发现相似研究。
• “被引用次数”排序：
  高被引论文通常代表领域内经典或突破性工作。
• “引用”导出：
  点击“引用”→选择BibTeX等格式，直接导入文献管理工具。

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三、调研过程中需思考的四个问题

1. 研究目的是什么？为什么要调研？

• 目的分类：
  • 探索方向：确定研究主题（如“如何提升信用风险评估在金融领域的准确性？”）。
  • 填补空白：发现现有方法的不足（如“当前评估方法主要依赖于征信报告、收入证明等单一维度数据”）。
  • 理论支撑：为实验设计寻找理论基础（如“多维特征融合”）。
• 调研意义：
  • 避免重复造轮子，明确创新点。
  • 建立对研究领域全局的认知，评估自身研究的价值。

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2. 调研关键词如何选择？

• 关键词策略：
  • 核心术语：从研究问题中提取（如“联邦学习”“信用风险评估”）。
  • 同义词扩展：
    例如：“过拟合” → “overfitting”或“generalization gap”。
  • 技术细分：
    例如：

    - 大类：强化学习（Reinforcement Learning）
    - 细分：深度强化学习（Deep RL）、多智能体强化学习（MARL）
    

• 工具辅助：
  • 使用Google Scholar的“自动补全”功能发现高频关键词。
  • 参考领域综述中的术语表。

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3. 选择什么平台调研？

• 平台对比与选择原则：

  平台	优势	适用场景
  Web of Science	权威期刊/会议覆盖全，支持引文分析	系统性综述、寻找高影响力经典论文
  Google Scholar	覆盖面广，支持非正式出版物	快速追踪前沿、预印本（arXiv）
  arXiv	更新速度快，开源免费	获取最新技术（如大模型研究）
  专业数据库	IEEE Xplore、ACM DL等细分领域	特定领域（如数据库、硬件加速）

  注：有些平台提供订阅功能，比如Google Scholar Alerts，可以通过设置关键词（比如“data mining”）推送新论文到邮箱；arXiv Daily也是一样。

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4. 如何选择文章（领域综述、高质量期刊）？

• 筛选标准：

  1. 领域综述：

     • 搜索关键词含“survey”或“review”。
     • 选择被引次数高（>500）且近3年发表的综述（如ACM Computing Surveys）。

  2. 高质量期刊：

     • 计算机领域顶刊：TPAMI、JMLR、TKDE等（参考JCR分区Q1）。
     • 会议论文：NeurIPS、ICML、KDD等（CCF-A类会议）。

  3. 作者权威性：

     • 优先选择领域大牛（如Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton）。

  4. 机构背书：

     • 知名实验室（如Google Brain、MIT CSAIL）的论文通常可靠性高。

  5. 作者权威性：

     • 优先选择领域大牛（如Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton）。

  6. 机构背书：

     • 知名实验室（如Google Brain、MIT CSAIL）的论文通常可靠性高。