如何寫科技論文紀(jì)淑娟計算機(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)工作形式化模型實驗及結(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部分的內(nèi)容與寫法如何寫好科技論文每一個部分的內(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。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，實際上作者的觀點是十分明確的，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，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)、新成果及價值，包括通過調(diào)研、實驗、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：通過對這個課題的研究所得出的重要結(jié)論，包括從中取得證實的正確觀點，進(jìn)行分析研究，比較預(yù)測其在實際生活中運(yùn)用的意義，理論與實際相結(jié)合的價值。每一個部分的內(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)鍵詞一定是實詞，一般是用來概括你的論文所涉及的一至多個領(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)與云計算中的關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)云計算數(shù)據(jù)挖掘每一個部分的內(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；注意：一般給出一些緊密相關(guān)的參考文獻(xiàn)；同時要恰如其分地評價同行的工作，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，盡量介紹一下別人工作的基本思想，再進(jìn)行客觀評價，切忌貶低。最后點一下：與已有工作相比，本文的工作的不同點。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，切忌抄襲。每一個部分的內(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；實驗證明：設(shè)置的合理性、完備性實驗設(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；每一個部分的內(nèi)容與寫法—實驗及結(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度漂亮的圖表每一個部分的內(nèi)容與寫法—實驗及結(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)