论文前调研实操指南

研发家 | 2025-12-03 0

一、先明确调研核心目标：避免 “无的放矢”

论文前调研不是 “随便看文献”，而是要解决 3 个关键问题，尤其需衔接后续投稿的会议主题（如 AIPCVT 2025、BTFM 2026 等）：

找 “热点赛道”：确认你关注的领域（如 AI 图像分割、区块链隐私保护）当前的研究重点，是否有政策 / 产业推动（如 “双碳” 对智能电网的需求，适配 PSGAI 2025）；

挖 “研究缺口”：发现前人研究未解决的问题（如 “现有肺结节分割算法对微小结节漏检率高”“区块链共识算法无法兼顾效率与安全性”）；

定 “方法参考”：收集同类研究的技术路线（如用 CNN 还是 Transformer 做图像分割）、数据集（如医疗影像用 LIDC-IDRI，适配 AIPCVT 2025）、验证方式，为自己的研究设计铺路。

二、选对工具与渠道：聚焦 “权威 + 精准”

不同类型的文献渠道对应不同调研需求，尤其需优先覆盖 IEEE 会议认可的核心资源：

调研需求	推荐工具 / 渠道	用法技巧
查领域顶刊 / 顶会文献	IEEE Xplore（工程类核心，含你关注的 IEEE 会议论文）、Scopus（多学科检索）、Web of Science（高被引筛选）	检索时勾选 “Conference Proceedings”（会议论文），优先看近 1-2 年 NeurIPS、ICML、IEEE ICIP 等顶会成果
找中文基础文献 / 政策	CNKI（知网）、万方、国家发改委 / 科技部官网	搜索 “双碳 + 智能电网”“AI + 医疗影像” 等政策文件，了解产业需求落地场景
下文献全文 / 管理文献	Sci-Hub（补全文献下载）、Zotero（分类管理，支持标注摘要、关键词）、EndNote	用 Zotero 按 “研究主题” 建文件夹（如 “图像分割 - 医疗场景”“区块链 - 共识算法”）
追领域大牛 / 前沿动态	Google Scholar（看作者最新成果）、ResearchGate（关注领域学者）、arXiv（预印本，提前看未发表的研究）	搜索 IEEE 会议 keynote speaker（如 AISNS 2026 可能邀请的 AI 领域学者），追踪其团队研究
提效工具（辅助筛选）	ChatGPT（提炼文献摘要核心观点）、Connected Papers（可视化文献引用关系）	用 ChatGPT 生成 “文献核心观点总结：研究问题 + 方法 + 结论 + 不足”，但需对照原文验证

三、分层检索：从 “泛筛” 到 “精读”，高效挖缺口

分 3 层递进检索，避免陷入 “文献越看越多，却没头绪” 的困境，尤其要结合目标会议征稿方向锁定关键词：

1. 第一层：泛筛（1-2 天）—— 搭建领域认知框架

关键词组合公式：核心方向 + 研究方法 + 应用场景（适配会议征稿），例如：

投 AIPCVT 2025（AI 图像处理）：“图像分割 + CNN/Transformer + 医疗影像 / 交通场景”

投 BTFM 2026（区块链 + 基础模型）：“区块链 + 共识算法 + 隐私保护”“基础模型 + 多模态 + 区块链”

筛选标准：优先看 “近 3 年 + 被引次数> 50” 的文献（Web of Science 可按被引排序），快速读标题 + 摘要 + 结论，标记 3 类文献：

✅ 领域综述（帮你快速了解研究脉络，如 “Recent Advances in AI for Medical Image Segmentation”）；

✅ 高被引核心文献（领域内的 “标杆研究”，方法被广泛参考）；

✅ 近 1 年顶会论文（捕捉前沿方向，如 2025 年 ICML 中 “AI + 社交网络” 的新方法，适配 AISNS 2026）。

2. 第二层：精读（3-5 天）—— 拆解核心文献，找 “不足”

从泛筛标记的文献中，选 10-15 篇 “与目标方向高度相关” 的重点文献（如投 CIML 2026 则精读 “机器学习 + 联邦学习” 相关），逐篇拆解并记录：

文献拆解维度	记录要点（示例）
研究问题	解决 “传统 U-Net 分割肺结节时，边界模糊导致精度低”
核心方法	改进 U-Net 的跳跃连接，加入注意力机制（Attention U-Net）
用的数据集	LIDC-IDRI（医疗影像公开数据集），样本量 1000 例
实验结果	Dice 系数达 89.2%，较传统 U-Net 提升 6.3%
作者自曝不足	“仅在单一数据集验证，未考虑不同设备拍摄的影像差异”“注意力机制增加了模型计算量”
你的补充发现	“未对比 Transformer 类模型（如 Swin-UNET）的效果”“未解决小尺寸结节（<5mm）漏检问题”

关键动作：在 Zotero 中用 “高亮 + 批注” 标记 “作者自曝不足” 和 “你的补充发现”，这些就是潜在的 “研究缺口”。

3. 第三层：追溯（2-3 天）—— 扩展研究边界

基于精读文献，通过 “向前追溯 + 向后追溯” 扩大调研范围，确保无遗漏：

向前追溯：看精读文献的 “参考文献”，找更早的 “奠基性研究”（如 Attention 机制在图像分割中的首次应用）；

向后追溯：用 Web of Science/Google Scholar 查 “该文献被哪些论文引用”，找近 1-2 年的 “后续研究”（如 “Attention U-Net 的改进版本”），判断该方向是否有新突破，或仍存在未解决的问题；

举例：若精读文献 A（2023 年，Attention U-Net）被文献 B（2024 年）引用，文献 B 指出 “Attention U-Net 在低分辨率影像中效果差”，则 “低分辨率影像的 AI 分割优化” 可作为你的研究方向（适配 AIPCVT 2025）。

四、调研成果整理：从 “文献堆” 到 “可用素材”

调研不是终点，需把零散文献转化为后续写作的 “弹药”，推荐 2 种实用整理方式：

1. 文献对比表：可视化研究缺口

按 “研究方向” 分类制作表格（以 “AI 图像分割 - 医疗场景” 为例），直观对比不同文献的差异，缺口一目了然：

文献标题（年份）	方法	数据集	核心结果（Dice）	存在不足
Attention U-Net（2023）	注意力 + U-Net	LIDC-IDRI	89.2%	低分辨率影像效果差
Swin-UNET（2024）	Transformer+UNET	LIDC-IDRI	91.5%	计算量大，难部署到终端设备
你的潜在研究方向	改进 Swin-UNET（轻量化）	LIDC-IDRI + 多设备影像	目标：>92% 且参数量降 30%	解决 “计算量 + 多设备适配” 问题

2. 文献综述框架：直接对接论文引言

调研后提前搭建引言的核心逻辑（后续写作可直接用），确保调研成果落地：

 
 
领域背景：AI图像分割在医疗诊断中的重要性（政策/产业需求，如“肺癌早筛依赖精准分割”）； ​
前人进展：分阶段总结（传统方法→CNN方法→Transformer方法），引用调研中的核心文献； ​
研究缺口：基于文献对比表，列出3个未解决的问题（如“低分辨率适配差”“计算量大”“多数据集验证缺失”）； ​
本研究目标：针对1个缺口提出解决方案（如“提出轻量化Swin-UNET，解决计算量与精度的平衡问题”），并说明适配的会议方向（如AIPCVT 2025）。​