论文写作 之 Related work
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方向：形式化验证、模型检测、机器学习
语言：python、murphi
逻辑思路：
相较于introduction部分，这个部分就比较好些了，只要遵循一些套路（只有套路得人心），就可以写好一段漂亮的related work
但是要注意的是，综述的related work和新方法论文中的related work篇幅不一样。综述中的需要更详细一些，列举的工作也就更多一些。但是思路是一样的，总体结构总分总，每个段落也总分总（比较推荐），或者总分。
- 第一段总说。比如我们着眼于什么类型的相关工作，他们大体可以被分为哪几个种类，包括a，b，c（或者这里不具体写也可以）。
- 分段例子－顺序。 每一个种类的工作的工作可能有好几个。不要像叠罗汉一样，可以按照他们的推进程度来进行排序。比如a做了什么，b在a的基础上提出了什么，c又在b的基础上改进了什么。但是，大多数情况，我们参考的论文并不会这么相关，也不会真的谁基于谁，那么这时候有一个提示：发表时间。比如a是2010年发的，那么它考虑的东西可能就没有b那么多，b就比它更近了一步。如果时间都一样，都是2015年，那么在方法上具体的去考量，比如a改进的是某个方面，这个方面比较容易想到的，而b改进的方面没那么容易想到，而且效果更好，结果表现也提高得更多，那么我们就把b放在a后面说。总之，就是要让各个例子之间，能够有个顺序，这个顺序最好是递进的，升华的，所以我们才会把我们的工作摆在最后，因为最后的都是最好的～哈哈哈。
- 分段例子 － 段内逻辑。 知道了工作们的顺序之后，我们要把它们按照逻辑陈列在每一段中。每一段的机构是总分总。第一个总，没什么好说的，就是讲这一类的方法是在做什么，最好是一句话简介。分，就是按照顺序把那些例子说出来，最好也都一句话。
如果有几个例子比较相似，可以在讲完这几个例子的时候做一个小小的不易察觉的总结。比如：a怎么做，b怎么做，c怎么做。它们都是针对与burst
time的预测，可以更好的为资源分配做准备。（综述比较好用，因为综述要讲的例子多，要写的也就多了，能多一点就多一点嘛）。最后一个总，要升华。比如：我们可以注意到，这些工作都是对流行度的总体趋势进行预测的，所涉及的方法也主要是针对流行度的趋势模式进行监测和识别的，这就使得要预测个体的趋势就incapable了。这个批判不要说得太重，恰到好处地点出缺点就行了，不用过度变低。我之前就用词太重，常常就是fail
to之类的重话，显得别人做的工作很stupid，这样是不好的。毕竟我们是踩着别人的肩膀上来的，给点面子嘛。- 最后一段总说。 总的说一下各类的工作有什么共同的缺陷，或者因为现在的实际应用有什么新的要求了，而以前的工作已经不适应新的要求了，那么我们想要适应新的更practical的问题，需要作出什么样的调整，
或者想要一个什么样的方法，能够解决这个问题。简短一点即可。
一些问题：
- 相关工作中是否要图表？ 可以要的，也不是硬性要求。比如是关于数据库的related work，那么一个图表可以很清晰的把各个数据库的规模大小，含有数据种类的比较等等信息直观地表现出来，胜过你说千言万语。
- 相关工作要写多长？ 这个没有硬性标准。有看过在提出新方法的论文中只用了2段来写的； 也有见过花了好多段融会贯通的写在introduction里边的；
也有的就是上面所说的结构，是比较经典的。综述的话，还是建议中规中矩的按照上面的流程来走，新方法的写作，如果没有特殊要求，或者你的方法实在太屌了需要用很大的篇幅来描述，没时间赘言别人的工作，除此之外，都建议用上述的标准结构来写。新方法的话大约一页双栏的其中一栏到一栏半左右，大约400-500字，也不太多。- 是否要加引用？ 这个不是废话嘛肯定要啊，而且在写的时候，比较常用的方法是：“ Bella et.al. 做了什么”，这种句式。那么这个可以在名字后面直接引用，也可以在这一句之后引用。个人感觉写在完整的句子之后比较好看。要注意引用是在句号前面哦。不要出现“balabala。［1］
”这种情况，很丑，也不对。正确示范： “balabala［1］。” 完美。
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