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如何寫科技論文紀(jì)淑娟計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院13#212內(nèi)容科技論文的格式每一個(gè)部分的內(nèi)容與寫法如何寫好科技論文科技論文的格式標(biāo)題摘要關(guān)鍵字引言相關(guān)工作形式化模型實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析總結(jié)與展望元素:圖、表、公式語言:3C原則(準(zhǔn)確correct、簡潔concise、清晰clear)內(nèi)容科技論文的格式每一個(gè)部分的內(nèi)容與寫法如何寫好科技論文每一個(gè)部分的內(nèi)容與寫法—標(biāo)題

標(biāo)題是文章的“眼”,是連接文章和讀者的橋梁。標(biāo)題的好壞將直接影響到論文的質(zhì)量和推廣度。寫法1:揭示課題的實(shí)質(zhì)。這種形式的標(biāo)題,高度概括全文內(nèi)容,往往就是文章的中心論點(diǎn)。它具有高度的明確性,便于讀者把握全文內(nèi)容的核心。寫法2:提問式。這類標(biāo)題用設(shè)問句的方式,隱去要回答的內(nèi)容,實(shí)際上作者的觀點(diǎn)是十分明確的,只不過語意婉轉(zhuǎn),需要讀者加以思考罷了。寫法3:交代內(nèi)容范圍。這種形式的標(biāo)題,從其本身的角度看,看不出作者所指的觀點(diǎn),只是對文章內(nèi)容的范圍做出限定。AModelofTrust-basedRecommendationSystemonasocialnetworkSocialCollaborativeFilteringbyTrustBuildingSocialTrust:AHumanCapitalApproachGridComputingfortheMasses:AnOverviewRobustnessofTrustandReputationSystems:DoesItMatter?摘要有兩大功用:供讀者盡快判斷是否有必要閱讀論文全篇,可使讀者節(jié)省大量時(shí)間是為二次文獻(xiàn)的選錄、匯編提供方便,可使高質(zhì)量的學(xué)術(shù)論文廣為傳播。目的、方法、結(jié)果和結(jié)論稱為摘要的四要素每一個(gè)部分的內(nèi)容與寫法—摘要

目的:指出研究的范圍(背景)、目的、重要性、任務(wù)和前提條件;方法:簡述課題的工作流程,研究了哪些主要內(nèi)容,在這個(gè)過程中都做了哪些工作,包括對象、原理、條件、程序、手段等;結(jié)果:陳述研究之后重要的新發(fā)現(xiàn)、新成果及價(jià)值,包括通過調(diào)研、實(shí)驗(yàn)、觀察取得的數(shù)據(jù)和結(jié)果,并剖析其不理想的局限部分。結(jié)論:通過對這個(gè)課題的研究所得出的重要結(jié)論,包括從中取得證實(shí)的正確觀點(diǎn),進(jìn)行分析研究,比較預(yù)測其在實(shí)際生活中運(yùn)用的意義,理論與實(shí)際相結(jié)合的價(jià)值。每一個(gè)部分的內(nèi)容與寫法—摘要

Inthispaper,wepresentamodelofatrust-basedrecommendationsystemonasocialnetwork.Themainideaofthemodelisthatagentsusetheirsocialnetworktoreachinformationandtheirtrustrelationshipstofilterit.Weinvestigatehowthedynamicsoftrustamongagentsaffecttheperformanceofthesystembycomparingittoafrequency-basedrecommendationsystem.Furthermore,weidentifytheimpactofnetworkdensity,preferenceheterogeneityamongagents,andknowledgesparsenesstobecrucialfactorsfortheperformanceofthesystem.Thesystemself-organizesinastatewithperformanceneartotheoptimum;theperformanceonthegloballevelisanemergentpropertyofthesystem,achievedwithoutexplicitcoordinationfromthelocalinteractionsofagents.每一個(gè)部分的內(nèi)容與寫法—摘要

Toaccuratelyandactivelyprovideuserswiththeirpotentiallyinterestedinformationorservicesisthemaintaskofarecommendersystem.Collaborativefilteringisoneofthemostwidelyadoptedrecommenderalgorithms,whereasitissufferingtheissuesofdatasparsityandcoldstartthatwillseverelydegradequalityofrecommendations.Toaddresssuchissues,thisarticleproposesanovelmethod,tryingtoimprovetheperformanceofcollaborativefilteringrecommendationbymeansofelaboratelyintegratingtwofoldsparseinformation,theconventionalratingdatagivenbyusersandthesocialtrustnetworkamongthesameusers.Itisamodel-basedmethodadoptingmatrixfactorizationtechniquetomapusersintolow-dimensionallatentfeaturespacesintermsoftheirtrustrelationship,aimingtoreflectusers’reciprocalinfluenceontheirownopinionsmorereasonably.Thevalidationsagainstareal-worlddatasetshowthattheproposedmethodperformsmuchbetterthanstate-of-the-artrecommendationalgorithmsforsocialcollaborativefilteringbytrust.Bargainingisapopularparadigmtosolvetheproblemofresourceallocation.Factorssuchascomplexityofdynamicenvironment,boundedrationalityofnegotiators,timeconstraintsandincompleteinformation,makethedesignofoptimalautomatedbargainingstrategiesdifficult.Currently,mostbargainingstrategiesaredesignedundertheassumptionthatopponentsofferaccordingtospecificmodels.Therefore,mostofthemfocusonmodelingopponentsorpredictopponents’privateinformationsuchasreservationprice,deadline,ortheprobabilitiesofdifferentbehaviors.Withoutmodelopponents,thispaperpresentsanadaptiveprediction-regretdrivennegotiationstrategyforbilateralone-shotpricebargaining,whichextendstheexistingheuristicmethodof‘‘lookingforward’’into‘‘lookingforwardandreviewingthepast’’patternbytheregretprincipleinpsychology.Foursetsofexperimentsaredesignedandimplementedtoverifythegeneralperformanceofthisstrategy.Resultsshowthatthisstrategyoutperformsthestrategiesthatmodelopponentsandexistingadaptivestrategywhenbargainingwithmultifariousopponentswhoofferaccordingtopureconsecutiveconcessionstrategies,sit-and-waitstrategy,fixedmixturestrategies,randommixturestrategies,orevenintelligentstrategies.關(guān)鍵詞一定是實(shí)詞,一般是用來概括你的論文所涉及的一至多個(gè)領(lǐng)域,以及你認(rèn)為重要的研究方法。ASurveyofTrustinSocialNetworks中的關(guān)鍵詞:Trustmanagement,socialnetworks,socialtrust,trustmodelsAModelofTrust-basedRecommendationSystemonasocialnetwork中的關(guān)鍵詞:Recommendersystem,trust,socialnetwork數(shù)據(jù)時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)科學(xué)中的關(guān)鍵詞:復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)科學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)與云計(jì)算中的關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)云計(jì)算數(shù)據(jù)挖掘每一個(gè)部分的內(nèi)容與寫法—關(guān)鍵字

主要回答研究什么,為什么研究(whatyoudid,whyyoudid);介紹論文背景、相關(guān)領(lǐng)域研究歷史與現(xiàn)狀(簡述),存在問題,本文的目的,方法步驟概述(解決什么問題?大致怎么解決的?)期刊論文還要概要介紹一下自己工作的創(chuàng)新點(diǎn);注意:一般給出一些緊密相關(guān)的參考文獻(xiàn);同時(shí)要恰如其分地評價(jià)同行的工作,不貶低同行,不拔高自己;一般不要出現(xiàn)圖表每一個(gè)部分的內(nèi)容與寫法—引言

舉例:我們的兩篇SCI論文研究現(xiàn)狀分類、條理地介紹研究現(xiàn)狀中的工作,切忌一團(tuán)亂麻。與引言中的介紹相比,要詳細(xì)一點(diǎn),盡量介紹一下別人工作的基本思想,再進(jìn)行客觀評價(jià),切忌貶低。最后點(diǎn)一下:與已有工作相比,本文的工作的不同點(diǎn)。建議引用主流期刊近5年文章;引用所投期刊的文章,前提必須強(qiáng)相關(guān)用自己話寫評價(jià),切忌抄襲。每一個(gè)部分的內(nèi)容與寫法—相關(guān)工作

這一部分按照說明文來寫:定義、定理、公式、程序、流程圖等必須規(guī)范、形式化每一個(gè)部分的內(nèi)容與寫法—形式化模型

論文中的重要部分理論證明:推理的正確定、嚴(yán)密性;實(shí)驗(yàn)證明:設(shè)置的合理性、完備性實(shí)驗(yàn)設(shè)置、數(shù)據(jù)、參數(shù)等:詳細(xì)的說明評估標(biāo)準(zhǔn):明確的公式結(jié)果——詳細(xì)的圖表,圖表描述、結(jié)果趨勢或原因分析注意:這部分要按“說明+議論文”寫;與最新或主流(引用文獻(xiàn)中)方法比較,突出自己方法的優(yōu)點(diǎn);每一個(gè)部分的內(nèi)容與寫法—實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

圖表規(guī)范:圖例、圖標(biāo)、坐標(biāo)清晰標(biāo)注,考慮黑白打印的辨識(shí)度漂亮的圖表每一個(gè)部分的內(nèi)容與寫法—實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析

文章的總結(jié),要回答研究出什么(what)以正文為依據(jù)

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