论文检索方法汇总

各方向期刊特点、兴趣、引用因子、影响力

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如何评判期刊的好坏?

- 指标
    - 期刊兴趣
        -特定学科领域内,期刊可能只关注其中某一方面
        - 如果文章华而不实,投letter
        - 如果文章理论扎实,应用面面俱到, 投full paper
    - 期刊关注的研究类型
        - 理论型?
        - 应用型?
    - 影响因子
    - 刊载能力
    - IF
    - 拒稿率
    - 每月在线文章量
        - 在线的文章,是将要正式出版已经校样的稿件
    - 每期文章量
    - 每年多少期
    - 收稿日期
    - 正式出版日期
    - 审稿日期
    - 要求作者resubmission
    - 发表周期
        - 审稿周期
            - 每年出版多少期, 月刊的评审周期可能明显短于年刊
            - 从侧面了解期刊对审稿人的要求,邀请审稿信中是否希望3-5天决定能否审稿,如果20天左右返回审稿意见,如果拒稿最好10天内返回意见,是负责不错的期刊。
        - 
    - 期刊主编
        - 机构主页,个人主页
        - 研究兴趣
        - 团队是否有专职助手 (这样的杂志稿件处理进程非常正常)
    - 副主编负责制的期刊,投稿时需要推荐
        - 投稿时,和Cover Letter中需要选择推荐副主编。
    - 期刊的办事规则和评价体系
        - 如果用的不是推荐审稿人,是数据库审稿人(刚刚投了就接二连三收到审稿邀请)
    - 读者群和目标读者
        - 综合性期刊:非专业读者
        - 专业期刊: 技术性, 专业性,少量特定读者
    - 期刊的关注度
        - 其他研究者对期刊的关注程度
        - 是否被纳入电子数据库
        - 是否被纳入本领域的热门专题数据库
        - 期刊是否可在线阅读
    - 发表CV值
        - 编辑委员会成员
        - 期刊赞助者 
    - 

期刊的刊载能力

- 1、关注近几年的IF, 如果在2-3之间跳跃性振荡,忽涨忽跌,学术性要求不是很高很专,趣味广泛。

如何挑选论文?

如何选择投稿期刊?

- 副主编选择
    - 年轻的中国和日本牛人是工作狂
    - 如果文章存在硬伤,要权衡副主编的学术和工作效率,取平衡
    - 如果文章基本理论不扎实, 亮点是方法新,结果好, 千万不要推荐给经常发表6pages以上文章的专业副主编。
      最好选择与自己文章方向稍微擦边的其他学科的人来负责。 
    - 如果工作的核心是细致的工作, 选择经常知道学生做类似工作的编辑。 
- 自己写推荐审稿人
    - 只要推荐的审稿人满足一定条件
    - 推荐的审稿人如果曾经在投送期刊上发表过文章, 编辑更容易根据他注册时提供的信息比对
    - 专业上小有名气的学者
    - 选择推荐审稿人时考虑:
        - 1、方向接近
        - 2、水平不一过于悬殊,如果投的期刊很一般,自己的学术出生不耀眼,特别牛气的人很可能拒审
        - 3、核实同学e-mail 是否是本人的信箱。
        - 4、回避有积怨的group
        - 5、审稿人的背景,如果学科领域有和蔼仁厚的长者,(从会议、其周围的人、学术圈前辈等去了解), 得益于他们的学术影响力, 如果其他审稿人的意见不是特别尖锐,就容易通过了。 
        - 6、审稿人的精力充沛,(社会兼职少,行政头衔少,负责的课题组建立时间不长但发展态势较好)
- 期刊是否有猫腻(一些课题组为了博士可以毕业)
        - 鉴别方法:看看这个领域是否有较牛的课题组,每年有4篇以上的文章发表, 同时在同一期刊上有不错的IF和论文出版量。 
- 每个期刊都有自己的圈子, 如果自己的文章不符合圈内人的说话方式,学术贡献又不是凤毛麟角,被拒就是很正常的

期刊分区

中科院期刊分期,把期刊分成4个档次(也称4个区)

好的会议

机器学习顶级会议:NIPS, ICML, UAI, AISTATS; (期刊:JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN)
计算机视觉和图像识别:ICCV, CVPR, ECCV; (期刊:IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP)
人工智能:IJCAI, AAAI; (期刊AI)
另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。