用什么方法调研和查找某个科研领域的最新的热点研究成果？
第一步：筑牢基础，明确“热点”的定义
在开始“寻宝”之前，我们需要先明白，我们找的是什么？
“热点”不仅仅是新发布的论文： 真正的热点是那些在特定时期内，引起了学术界广泛关注、讨论、引用，并且可能引领未来研究方向的成果。它可能是某个突破性的发现，一种新的理论框架，或者一种创新的实验方法。
“热点”具有时效性： 科研领域变化极快，今天的热点可能是明年的旧闻。所以，我们需要关注的是近一到两年内的重要进展。
“热点”具有影响力： 衡量热点的一个重要指标是其被引用的频率和数量，以及在相关领域内引发的讨论和后续研究。
第二步：构建信息获取的“雷达网”
想要及时捕捉到领域的“风向标”，你需要建立一个多层次、多渠道的信息获取系统。
1. 顶尖期刊的“常备军”：
作用： 这是最直接、最核心的成果来源。很多突破性研究的首发平台都在这些顶级期刊。
怎么做：
识别目标期刊： 针对你感兴趣的科研领域，找出在该领域影响力最大、最权威的几本期刊。例如，生物学领域的《Nature》、《Science》、《Cell》；计算机科学领域的《Communications of the ACM》、《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》；物理学领域的《Physical Review Letters》。
订阅电子版更新： 大多数顶级期刊都提供免费的电子版更新订阅服务。你可以注册账户，选择你关注的期刊，一旦有新一期出版，就会收到邮件通知，里面会列出本期所有文章的标题、作者和摘要。
定期浏览“编辑精选”或“高被引论文”： 很多期刊会定期推出“编辑精选”（Editor's Choice）或“高被引论文”（Highly Cited Papers）列表，这些通常是期刊编辑认为具有重要意义或受到学界高度认可的文章，是发现热点的捷径。
关注“快讯”（News & Views）或“研究亮点”（Research Highlights）： 《Nature》、《Science》等期刊会专门开设栏目，由资深同行撰写简短评论，解读最新发表的重要研究成果，这比直接阅读论文更易于理解其意义和价值。
2. 学术会议的“前沿哨站”：
作用： 学术会议是研究成果首次公开展示的重要平台，尤其是国际顶级会议，很多前沿性的、尚未正式发表但非常有价值的研究会在那里亮相。
怎么做：
识别领域内顶级会议： 同样，针对你的领域，找出最具影响力的国际会议。例如，人工智能领域的NeurIPS, ICML, CVPR；材料科学领域的MRS Meeting；医学领域的ASCO Annual Meeting。
关注会议日程和论文集（Proceedings）： 会议通常会提前发布日程，你可以从中看到各个分会场的研究主题和讲者。会后，会议论文集也会陆续公开。
参加线上或线下会议： 如果条件允许，参加这些会议是最直接的了解前沿动态的方式。你可以听到研究者本人对成果的介绍，并有机会与他们交流。
关注会议的“最佳论文”（Best Paper Awards）： 会议颁发的最佳论文奖项通常代表了该会议上最突出、最有影响力的研究。
3. 预印本平台（Preprint Servers）的“试验田”：
作用： 预印本平台（如arXiv、bioRxiv、medRxiv等）允许研究者在同行评审之前就发布自己的研究成果。这大大加快了科研信息的传播速度，是发现早期热点的绝佳渠道。
怎么做：
订阅相关领域的预印本： 在arXiv（物理、数学、计算机科学等）、bioRxiv（生物科学）、medRxiv（医学）等平台上，你可以订阅你感兴趣的领域，每天或每周都会收到新发布的研究论文列表。
关注热门“类别”（Categories）： 预印本平台通常会按学科领域进行分类。你可以重点关注那些近期论文数量激增、或者出现高被引论文的分类。
警惕“未同行评审”： 需要注意的是，预印本上的内容尚未经过严格的同行评审，需要带着批判性思维去阅读。
4. 研究机构和知名实验室的“情报站”：
作用： 顶尖大学和研究机构的实验室通常是科研创新的策源地。关注他们的动态，能让你提前获知重要的研究进展。
怎么做：
识别领域内知名机构和实验室： 找出在你的研究领域内具有领导地位的研究机构（如MIT、Stanford、Google AI、Max Planck Institutes等）和著名实验室。
关注他们的“新闻”和“出版物”列表： 许多机构和实验室的官方网站会发布最新的研究成果、新闻报道和已发表的论文列表。
关注实验室负责人的个人主页和社交媒体： 很多PI（Principal Investigator，首席研究员）会在个人主页或Twitter等社交媒体上分享他们的最新研究和学术动态。
5. 文献管理和分析工具的“大数据分析师”：
作用： 利用这些工具，你可以更系统地分析文献，发现趋势和热点。
怎么做：
使用Web of Science, Scopus, Google Scholar等数据库：
关键词搜索与趋势分析： 输入与你领域相关的核心关键词，然后利用数据库提供的“趋势分析”（Trending Topics）或“被引频次”（Citation Count）功能，可以发现近期被广泛关注的论文和研究方向。
“高被引论文”列表： 这些数据库都有专门的功能可以查阅某个领域内的“高被引论文”，这是识别重要研究成果的有效途径。
“引文网络”（Citation Network）分析： 通过分析某篇核心论文的引用和被引关系，可以找到与它相关的最新研究，以及那些引用了这篇核心论文的后续研究，从而发现正在被“激活”的热点。
使用专门的文献分析工具： 如Scite.ai（显示论文的“支持”与“反对”意见）、Connected Papers（可视化论文的引文网络）等，它们能以更直观的方式帮助你理解研究脉络和热点演变。
6. 学术社区和社交媒体的“民间情报”：
作用： 关注同行在社交媒体上的讨论，能让你了解到一些未被正式报道但正在被广泛关注的研究。
怎么做：
Twitter/X： 许多科学家会在Twitter上分享他们的研究、评论同行工作、发布新论文链接。关注你领域内重要的学者、研究机构、期刊账号，并积极参与讨论。
ResearchGate, Academia.edu： 这些学术社交平台允许研究者分享论文，并且可以进行提问和讨论。
领域内的专业论坛或邮件列表： 一些领域会有专门的邮件列表或在线论坛，供研究者交流信息。
第三步：学会“淘金”，从海量信息中提炼精华
当你建立起信息获取的“雷达网”后，面对如潮水般涌来的信息，你需要掌握有效的筛选方法。
1. 标题与摘要的“第一印象”：
关注关键词： 题目中是否包含你正在关注的“热点”关键词？
看摘要的“亮点”： 摘要是否清晰地阐述了研究的目的、方法、关键发现和意义？是否有“突破性”、“首次”、“显著提高”、“解决长期难题”等字眼？
2. 作者和机构的“信誉背书”：
作者是谁？ 是领域内的知名学者，还是新锐研究者？
来自哪个机构？ 是来自享有盛誉的研究中心，还是其他有影响力的单位？
3. 发表期刊和会议的“权威性”：
如前所述，顶级期刊和会议的论文更有可能是热点。
4. “被引”是硬道理：
利用数据库工具，查看论文的被引次数。被引次数高，尤其是在短时间内被频繁引用，通常意味着该研究引起了广泛关注和后续研究。
5. “同行评论”的价值：
《Nature》、《Science》等期刊的“研究亮点”或“观点”栏目，以及一些评论文章，能帮助你快速理解研究的价值。
第四步：深入解读，理解“热点”的内在驱动力
仅仅找到“热点”的标题还不够，你需要深入理解它为何成为热点。
1. 拆解研究内容：
研究问题： 这个研究解决了什么关键问题？这个问题为何重要？
研究方法： 是否采用了创新的实验技术、理论模型或计算方法？
核心发现： 最重要的结果是什么？这些结果有什么突破性？
研究意义： 这项研究的潜在影响是什么？它可能如何改变我们对这个领域的认知？它是否开启了新的研究方向？
2. 追溯“引用链”：
找到一篇热点论文后，查看它引用了哪些“经典”的、奠基性的工作。
再查看哪些“最新的”论文引用了这篇热点论文。这能帮助你看到这个热点是如何发展起来的，以及它催生了哪些新的研究。
3. 关注“争议”与“讨论”：
有时，一个研究之所以成为热点，也可能因为它存在争议，或者引发了激烈的讨论。了解这些讨论，有助于你更全面地认识该研究的意义和局限性。
第五步：持续跟踪，保持“热度”敏感
科研热点不是一次性就能掌握的，它需要一个持续关注的过程。
1. 建立个人化的“信息流”：
将你关注的顶级期刊、会议、研究者、实验室的更新，汇集到一个方便查看的地方。
定期（例如每周）花时间浏览这些信息。
2. 利用“摘要阅读”和“全文精读”结合：
先快速浏览标题和摘要，筛选出可能的热点。
然后，对选定的重要论文，花时间仔细阅读全文，理解其细节。
3. “复盘”与“总结”：
定期（例如每月或每季度）对自己收集到的信息进行总结，梳理出当前领域内最重要的几项进展和未来趋势。
总结一下，查找科研热点是一个“广撒网，精捕捞”的过程：
广撒网： 建立多渠道、多层次的信息获取渠道，覆盖期刊、会议、预印本、机构动态、学术社交等。
精捕捞： 通过标题、摘要、作者、机构、被引情况等信息，快速筛选出有潜力的研究。
深入理解： 不满足于表面信息，深入解读研究内容、方法和意义，并追溯其引文网络。
持续跟踪： 将此过程常态化，建立个人信息流，保持对领域动态的敏感度。
这个过程需要投入时间和精力，但一旦你掌握了这套方法，就能成为一个高效的“科研侦探”，总能站在科学研究的最前沿。记住，每一次的“发现”，都是一次思维的拓展和认知的升级。
网友意见
想要找到科研领域的最新热点研究成果，首先要确定哪些科研成果更具有创新性和可信度。
在调研过程中我们几乎只会考虑发表在顶刊 / 顶会的文章内容，所以第一步是了解哪些属于该领域的顶刊 / 顶会:
- CCF 推荐会议/期刊目录。
中国计算机学会按照指标选定一些优秀的会议和期刊放入 CCF 推荐目录，在国内大部分院校的指标中都会认可这些排名。（注: CCF-B 类中有些实力和影响力并不差于CCF-A 类）
2. 会伴
会伴里能够查询某会议或者期刊是否为 CCF 推荐、对应级别以及截稿/通知/会议日期/会议地点等具体信息。
点开名称能够看到 CCF 级别、CORE 分级以及 QUALIS 级别，建议大家通过综合评价来判断该会议/期刊的等级。
3. LetPub
如果说会伴更适合检索会议等级，那么 LetPub 更适合检索期刊的分区及具体信息。
掌握如何确认论文出处会议/期刊的等级后，我们便可以开始进行文章检索。
通过 Google scholar 可以对关键词进行检索，能够显示论文名、作者、会议/期刊出处、被引数、相关文章等信息，然后再讲讲我们应该如何利用这些信息做调研。
根据 Google Scholar 我们可以看到作者的发表文章相关情况，对于该领域的开创者和大牛们，我们可以根据这种方式进行调研。
会议/期刊出处 能够帮我们迅速了解这篇文章的可信度以及创新性，被引数 能够知道这篇文章的认可度，相关文章 能够了解一些文章的相关工作、背景以及技术原理等。
这个其实是我推荐大家使用的对新领域调研的最好用的网站了！
通过某一关键词 (例如 lokinko 这里查找的就是 Federated Learning 相关的内容)，能够检索到 50 页的文章。
Top Topics: 看到与这个关键词同时出现次数最多的关键词；
Top Authors: 找到某一关键词被引用最多的作者大牛；
Top Journals/Conferences: 该关键词出现最多的期刊/会议，找到适合自己投的期刊/会议方向；
Top Institutions: 找到研究该问题最多的一些院校和机构；
6. dblp
dblp 能够检索到刊出文章的具体信息（同样是以 lokinko 同学的 Federated Learning 为例）
按年份由近及远地排好序，右边显示出相关 paper 的数量，会议/期刊的发表情况等，对某个方向能够有比较清晰的认识。（缺点是内容质量良莠不齐，需要大家在阅读前多方面评价）
7. arXiv
这是一个发布预印本的开放性网站，所有人都可以在上面刊发自己还未正式发表的文章，但是这种发表是没有经过同行评审的，所以里面的内容更是感叹世界的参差。
有些文章放了半年后成了顶会，有些文章放了半年后纹丝不动。
每天花上最多半小时扫一遍看看自己有没有感兴趣的内容即可。（注：他们的编号 2111.02356表示2021年11月上传该文件，可以确定该论文的上传时间）
一个提供论文源代码、SOTA 结果比较、Datasets 等内容的网站，非常方便我们对论文调研进行代码复现及学习。
Method 部分能够针对我们想学的模块进行学习和 paper调研
9. huggingface
Build, train and deploy state-of-the-art models powered by the reference open-source in machine learning.
做 NLP 相关内容的朋友可能非常了解这个库，可以将 Google、Microsoft 等大厂的大规模预训练模型拿来下载后 fine-tune.
10. KnowYourData
一个不用下载就能直接在线看数据集分布、每张图具体啥样的网站。
以 inaturalist-2017 数据集为例，可以看到每个图的标签，类别，分布等情况，
想必能够帮助你更清晰认识你要使用的数据集。
在你知道论文、代码、数据集怎么找以后，你就可以开始学习啦。
如果还想再更抽象一层的调研和查找，推荐通过 Github 完成相关工作。
以我整理的 Github 库为例: lokinko/Federated-Learning
已经将文章整理好并分类，并标好所属的会议期刊。（目前放养的形式已经有200star了，打开吓我一跳。）
更多的调研可以基于他人的整理来进行，全方位的认识一个领域其实并非盲人摸象，希望能对大家有所帮助，也欢迎大家补充一些好的网站！
更新一些计算机相关方向会议信息检索方式：
提供官方链接以及 deadline 信息，可直接点击进入官网查看具体细节，以及截稿文章的 Full list paper 链接，对于想第一时间了解到某个会议具体论文的朋友推荐使用。
12. AMiner
首页是这样的，提供学术资讯和搜索界面
然后是必读论文系列，有一些归纳好的文章可以打包检索，
也提供关键词检索，能同时检索到高水平会议和期刊论文。
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