ReadPapaers（论文拾贝）简介

本仓库记录自己读过的一些经典papers， 主要包括推荐系统， NLP， 时空序列预测， 海表温预测等方向， 对于精读论文， 会写相关的论文笔记和代码， 而通读的论文会总结一些思想，把所有论文放在一块便于统一管理和查看。对于比较好的论文， 还会单独总结成博客， 所以这个仓库和博客是链接起来的。

博客地址https://blog.csdn.net/wuzhongqiang/category_9722295.html

写在前面：

1. 我们为什么读论文？

1. 构建知识体系： 通过Related Work快速了解该方向的研究现状， 追踪经典论文
2. 紧跟前沿技术： 了解领域内新技术和效果， 快速借鉴到自身项目
3. 培养科研逻辑： 熟悉论文体系， 了解如何创造新事物， 培养良好科研习惯
4. 写论文： 多读才会写
5. 面试找工作： 涉及大量的面试问题， 丰富建立必备

2. 读哪些论文？

我们读的论文大致分为两类：

• 综述论文： 快速熟悉某领域的发展历程， 现状及子方向， 了解领域内基础概念和关键词
• 专题论文： 介绍具体算法， 可学习其设计思路， 实验技巧， 代码实现等具体技术

高质量论文角度：

• 高质量期刊会议： CVPR, ECCV, ICCV, AAAI, NIPS, ICLR, ICML等
• 高引论文： 同行间普遍认可， 参考借鉴的论文
• 知名团队： Yoshua Bengio, Yann LeCun, Geoffrey Hinton, Andrew Ng等
• 有代码论文： “Talk is cheap, Show me the code”
• 推荐网站：https://paperswithcode.com

3. 如何找论文

如果不知道论文题目， 依据关键字搜索相关领域论文。

• 知网： 寻找优质综述， 快速入门
• 百度学术， 谷歌学术
• arXiv: [https;//arxiv.org]论文预印本
• 顶会： CVPR, ECCV, ICCV, AAAI, NIPS, ICLR, ICML等 是否优质， 看影响因子（Impact Factor IF）: 期刊前N年发表的论文被引数除以前N年发表的论文数， 通常N=2或者N=5， JCR(Journal Citation Reports, 期刊引证报告): 统计SCI期刊的论文引用数据， 给出各期刊的IF。SCI期刊分区：
  • JCR方式， 一、二、三、四区各占25%
  • 中科院方式， 一区为前5%， 二区为5%-20%， 三区为20%-50%， 四区为50%-100% 下面给出几个比较好的论文网站：
  • sci-hub:http://tool.yovisun.com/scihub/ , 一个能绕过科研论文收费的神奇网站 https://sci-hub.tw、https://sci-hub.si、https://sci-hub.se, DOI码， 是数字对象的唯一标识符， 相当于文献的数字身份证， 所以拿DOI去搜就可以。
  • DBLP: https://dblp.uni-trier.de/db/
  • PaperWeekly: http://www.paperweekly.site/
  • 如果是在读研究生， 一般学习会有买各种论文网站资源，这个简直美滋滋。

4. 一篇论文的大体结构布局：

1. Abstract： 论文简介， 阐述工作内容， 创新点， 效果
2. Introduction： 介绍研究背景， 研究意义， 发展历程， 提出问题
3. Related Work： 相关研究算法简介， 分析存在的缺点
4. OurWork： 论文的主要方法， 实现细节
5. Experiments： 实现步骤及结果分析
6. Discussion： 论文的结论及未来可研究方向

5. 如何读论文：

三部曲： 泛读、精读、总结

• 泛读： 快速浏览， 把握概要， 重点读标题， 摘要， 结论， 所有小标题和图表
  泛读目标和效果自测： 还是那三个问题， 论文解决什么问题？ 采用什么方法？ 达到什么效果？
• 精读： 选出精华， 仔细阅读， 每一部分详细读
  精读目标和效果自测： 所读段落是否详细掌握， 核心思想是否能自己捋清楚， 是否可以不看论文通过博客记录文章的主要原理
• 总结： 总览全文， 归纳总结， 文中的创新点， 关键点， 启发点（这个就是我README.md的总结）

6. 论文代码的学习方法

1. 任务定义： 搞清楚程序的目的， 为了实现什么任务
2. 数据来源： 源码获取渠道、数据集类型、数据集来源
3. 运行环境： 运行环境、实验工具、第三方库
4. 运行结果： 能否运行成功， 结果是啥
5. 如何实现： 代码整体架构， 每部分实现细节

文件夹说明

NLP

这里面主要是存放NLP领域的一些papers， 包括NLP的基础知识， Attention等

SeaSurfaceTemperature

这里面主要是存放海表温预测相关的一些papers

RecommendSystem

这里面存放推荐系统相关的一些papers

SpatiotemporalSeriesPrediction

这里面存放时空序列预测相关的一些papers

POIRecommend

这这里面存放POI推荐的一些papers

格式说明

每一个文件夹里面存放相应专题的论文， 并配有一个README.md说明文档， 该说明文档是对文件夹下色所有文章的一个简介， 以后用统一的一个整理格式（之前的文章不做要求了）

• 简介： 这里面说明文章是哪一年发表到哪里作者是谁
• 内容： 这里面主要回答三个问题， 这篇文章解决了什么样的问题？ 是怎样解决的？ 最后的结果是什么？
• 借鉴： 这里面是文章可以借鉴的一些内容， 比如写作技巧， 论证技巧， 思路方法等
• 链接： 对于精读的论文会从博客上详细整理一遍， 这里会发出链接
• 复现代码： 如果是非常重要的模型， 会尝试去复现， 这里是复现代码的链接

为什么要这么整理？ 因为这么整理以后搜索论文的时候会非常方便， 首先下get到论文是关于什么专题的 然后直接就可以去找该文件夹下的README.md文档， 就可以获取文章的主要内容， 然后对于再基于感兴趣的内容去读相应的paper即可。 还有一点要说明的是这里面的这些论文我都已经做了笔记， 可能不适合直接读， 所以建议是如果找到有合适主题的文章， 可以根据题目去搜索原论文， 当然后面阅读记录的时候， 我会把标题的链接转到原论文上。