sci写作之前的记录

一篇SCI投稿论文的具体字数，要根据刊物要求来定，不同的刊物之间，有些差别还是很大的，有的3-5千字左右，有的好几万字左右。一般来说，一篇SCI论文大概在3-5个版面左右。

sci论文一般来说排版出来3-4页比较合适，字符应该控制在6000-8000字符左右最为合适。

在SCI期刊编辑收到作者投稿的信件时，最先关注的稿件重点便是稿件的标题页和附信。因为一般在附信及标题页中，编辑能大致的了解一些与稿件内容相关的信息，进而对稿件进行初步的判断。那么究竟SCI标题页及附信应该怎么写呢?

1.优秀标题的撰写

(1)切记不要抄袭他人文章的标题。

(2)很多杂志对文章标题的格式和数字有特殊的要求，应仔细阅读杂志的“作者投稿须知”，不要超出字数的限制。

(3)先写一个标题的草稿是一个好习惯，在写作过程中，有了一个好的想法再去修改原来的标题，使其逐渐完善。有时，只有在写作过程中，某些意义上的细微差别才会更加明确，让你有灵感写出好的标题

2.标题撰写时应该避免什么

(1)避免冗长的标题：及时杂志对标题的长度没有字数限制，也要避免标题过长。一般来说，SCI论文标题的长度控制在10~12个英文单词比较合适，尽量不要超过这个限制。

(2)标题的开头应避免使用无意义的非特定词语，例如“A study of„”、“The effects of„”、“Studies on„”或“Preliminary studies on„”。记住：类似的词汇不仅对标题没有任何益处，反而使你的标题显得空洞、笼统。仅从标题，读者无法明白你做的是什么研究、哪种探讨、药物的哪种作用等。如果必须用类似的词语，应在这些词的前面加上限定词，从而表达出确切的意义。在用中文发表的科研文章中，有些作者喜欢在标题中使用类似的词，必须注意。

3. 摘要(Abstract)

摘要是正文的高度浓缩，是论文内容的简短陈述，便于读者了解全文的要点，便于做文摘和检索。因此，摘要应力求简明扼要，字数一般为150 — 300字左右，如是特殊情况字数可以略多。摘要可以独立使用，不过简亦不过繁，不要一般的套话空话。

4. 正文(Text)

论文由前言(引言)、实验与方法、结果和讨论等部分组成。各部分应妥善安排，既明确分工, 避免重复，又互相配合，防止遗漏。我们将其分为前言、实验与方法、结果和讨论四个层次，也即为四个段式的格式。相当一部分论文都有参考文献，其附在全文结束后，顺序应以右上角码的形式标注在文内相印处(即引用文献处)。

5. 致谢(Acknowledgements)

主要分为两个：第一是表明研究的基金来源，比如 Nature Science Foundation of China(NSFC, 国家自然科学基金)，National Institute of Health (NIH，美国国家卫生研究院)。写基金时一般要标注清楚基金号码(Grant Number), 只有这样才算是该项基金的研究成果，也可以算作实验室的研究成果。第二是对参与人员(没有列在作者中的研究人员)和单位表示感谢，前提是须得到被致谢者的同意。

6. 利益冲突(Conflict of interest statement)

在致谢后需要附带一个利益冲突声明，这是一种“行规”，为了表明其发表文章、言论的客观立场。倘若无利益冲突，就写：We declare that we have no conflict of interest 或 The authors do not have any possible conflicts of interest;倘若确实存在利益冲突，则写：We have the following conflicts：......

7、一篇sci研究论文包括以下几个部分：

其中红色标记的部分属于文章的主体，是本次讨论的重点。其他部分是属于作者信息的内容。
8、SCI论文的写作顺序

写作SCI一定不要按部就班，从Abstract开始写，这样的写作方式往往会出现抓不住重点，丢三落四的情况。那么，正确的写作顺序如何？见下图：

与中国式硕博毕业论文的写作方式不同，SCI材料和方法部分切忌流水账，一定要用完整的句子描述每一步骤做了什么事情。

尽量使用被动语态。

因为方法与结果是相互对应一致的，因此结果中出现的指标及其测定方法一定要呈现出来。同样，方法中也不要有与结果无关的指标的描述。

有统计方法时，统计方法单独拿出一段来详细描述。需要指明统计软件、具体数值的分析方法、作图方法、P值意义等。

9. 引言（Introduction）的写作技巧

（1）引言的写作结构应由宏观到微观，从general到special的写作方式。首先提出研究领域的大背景，指出该领域所存在的问题。然后结合近期发表文献，进一步分析该问题的研究现状。指出目前存在的gap。指出解决这个gap要做哪些工作。最后列出本研究的主要研究目的，以及为什么本研究能解决这个gap。

（2）引言的时态要用现在时态，一般现在时或现在完成时。必要时可以用过去时态。

（3）引言的描述点到为止，不要深入分析。
问题：SCI论文重复率一般得控制在多少？

总重复率在15%以下且单篇不超过1%会比较安全，基本不会算做重复；但如果总重复率超过20%，这样的论文基本会判定为重复严重而拒稿。著名学术出版社Springer也表示如果重复率超过20%，这篇论文会被仔细的检查内容以确认是否确实重复太多。

结论：如果想安全避开查重，预先查重，并将重复率降到15%以下，且不要将重复集中在某一两篇论文上。

确定了以下几个内容：1.什么研究范围或对象或内容是比较泛滥的，坚决不用；2.什么研究内容是比较新颖或者很少有发表论文的，就记下来；3.什么方法是比较普遍的也坚决不用，什么方法用的很少有很高级的记下来；4.用的很少又高级的看不懂的先放一边，看的懂的留下来。
最后几个小技巧：

1.图、很酷的图真的可以加分，我觉得太麻烦，我找了某淘，10块钱一张，某淘真是个好东西。润色同理。

2.写论文对于学渣来说真的需要一个极端自闭的状态，来提高专注度(不然怎么叫学渣)，那几个月，我基本不出寝室甚至微信消息都懒得回，朋友都说联系不到我，就是强制自己不分心，专注把阶段性人物做完再放松几天。

3.胆子大一点。我其实核心方法就是把几个新颖的东西结合起来了，做出一篇比较全面且有点亮点的论文，相信你也可以吖！

4.看期刊真的很重要，特别是快速看期刊，知网基本拉到5页左右就很多重复的论文思路写作的，这样多瞟几眼看看没看过的就行。研究方法看不懂的建议先不要去琢磨，只需要知道这个方法的优点和能达到什么结果就行了，最后确定方法的时候，再去琢磨，这样可以节约很多时间，避免无畏的烦恼！

SCI引言和讨论部分的写作决定着SCI论文的成败，因此在两部分的写作上一定要下大力气才行，SCI论文发表英文写作难度大，作者平时一定要多参考积累一些写作模板和常用句型，在写作的时候还是非常有用的。

考文献中作者的拼写要统一，统一缩写名或者统一写全名；文献标题拼写要统一，统一首单词的首字母大写或者统一所有非虚词首字母大写；期刊名字要也统一写全称或者简称；年卷期、页码按期刊要求统一。

在前言和讨论里，描述该研究的过去历史和现状时，要使用相应的时态：过去就使用过去时，现状要求现在时。在材料与方法、结果里，写自己的研究过程时，要使用过去式。在前言和讨论里引述别人的研究或话语时，要使用过去式，或者如果所引述的东西已被证实是真实的事实，要使用现在时。最后的结论要使用现在时。语态上要尽量使用被动语态，主动语态少用或不用。

关于语态，要尽可能使用被动态。比如要这样写：This study was carried out to investigate the complications of thyroid arterial embolization. 这种被动态论文中常见，而如果您写成“We carried out this study to investigate the complications of thyroid arterial embolization", 这种主动态无论从语法上还是其他方面来说都正确，但就是不适用于科学论文中。因为科学论文讲究的是科学性，往往从客观的角度去描述，而不是从We人的角度去描述。

所以初学写作时最好找几个类似的论文加以参照，将相关涉及到的材料与方法的句子摘引下来；但要注意避免抄袭的嫌疑。只是写的时候要尽量使用简单句，避免使用复杂句，因为复杂句容易出错。
通常被拒以后的投稿策略可以有几种：
1.投往分值较低的杂志：即被高分杂志拒稿后，对论文加以修改后再投。
2.打擦边球：例如我以前谈过的那篇个案报道，CHEMOTHERAPY多数是关于肿瘤的治疗的，只有很少部分涉及细菌的药物治疗。我的个案只有很少一点内容涉及到细菌以及抗菌素的应用，投过去会收到意想不到的后果。
3.单月刊不行的话，就投双月刊：这类杂志的稿源有限，只要你的文章有一点价值就可能被接受，还以我的那篇个案为例：我只增加了有关化验结果的解释这一点新东西就接受发表。
4.如果被拒的杂志已经发表了一些类似的文章的话，就将论文投向那些没有发表过类似论文的杂志，如我谈过的那篇论著的发表就是这种情况。
5. 非常专业的杂志拒稿后，可以投向那些不是太专业化的杂志，这些不太专业化的医学杂志往往没有那么高的专业水平，审稿人的水平也参差不齐，可能会接受你文章并加以发表。例如：American journal of Neuroradiology（AJNR）是神经放射学方面的很专业的杂志，尽管只有2分多的影响因子，却代表了本专业的高水平。被该杂志拒稿后，可以投往那些非神经放射学方面的医学杂志，可以根据你论文的内容对杂志加以选择。
发表普刊论文控制在3000-5000字左右，核心刊物论文控制在6000-8000字左右比较合适，虽然有不少职称要求中注明不少于2000字，但目前的情况是2000字左右的文章有越来越多的刊物是不认可的，很多普刊对于低于3000字的文章是拒收的，一些核心刊物拒收5000字以下的文章。

到好的句子，记下来，然后自己写文章时候改一下就可以用的。尤其是阅读native的文章，非常必要。文章的文风怎么样，整个文章的版式，句子的书写，词汇的使用。文章阅读多了，就很容易把专业词汇积累下来，所以，尤其在开始的时候，一定要把好的句子、单词记下来。好记性不如烂笔头，非常推荐大家这样去做。

首先，撰写文章时候，最好一气呵成。千万不要犹豫，今天写点，明天写点的样子。那样往往写不好文章。一篇SCI论文，我想，一般最多用一周多一点的时间写完主题部分;而一般会议文章2,3天即可。当然，一些实验可能需要时间长些。无论如何，不可以拖延。可以说，每篇文章都可以发表，所以你写出的文章肯定是有成果的。
其次，撰写文章时候，有些需要注意的语言表述的地方。首先，尽量拼写、语法正确。保证全文没有单词错误和明显的语法错误，这个非常重要。文章学术是非常严谨的，错误拼写容易让人觉得水平不高。另外，撰写句子尽量简单，每个句子只包含一个意思，这个和中文文章差别很大。记住一定用简单的句子，一般情况下，即使算上从句也尽量不要超过两句话。第三，避免用口语。第四，尽量避免第一人称，we怎么怎么地。

好的文章不是写出来的，是修改出来的。完成一篇文章后，先通阅读一下，看看有没有什么要更改的。一般来说，更改有本人更改和他人更改两种。写完之后通阅读一次，先不要再阅读，放两三天再说。这样容易产生新的更好的想法，然后再仔细更改。更改是个打磨的过程，必须字斟句酌，可以参考其他好的文章，对照写。改文章绝对不是查缺补漏那么简单，要从审稿人、阅读者多个角度去看，想想阅读者能从你这个文章里面获得多少、想看的是什么。另外，一定请领域朋友帮助审查一下，以便检验文章的正确性和新鲜性，而且可以对一些术语用词进行改善。

在此要注意的是，当第一次投稿被拒时，不要气馁，要从高分往低分进行投稿，既然写成了，就一定要让它发表。

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M-Link: a link clustering memetic algorithm for overlapping community detection

M-Link：用于重叠社区检测的链接聚类模因算法

1 Introduction（引言）

2 Overlapping community detection（重叠社区检测）

3 M-Link（M-Link）

3.1 Link partition density（链路分区密度）

3.2 Individual representation（个人代表）

3.3 A multi-agent population structure（多主体人口结构）

3.4 Population initialization（人口初始化）

3.4.1 Label propagation（标签传播）

3.4.2 Local expansion（本地扩展）

3.4.3 Eigenvector centrality（特征向量中心性）

3.5 Crossover operator（交叉算子）

3.6 Mutation operator（变异算子）

3.7 Local search（本地搜索）

3.8 Termination criteria（终止标准）

3.9 Post processing（后处理）

4 Computational experiments and results（计算实验与结果）

4.1 Synthetically generated benchmarks（综合生成的基准）

4.2 Parameters used in the M-Link（M-Link中使用的参数）

4.3 Computational results（计算结果）

4.3.1 The effect of network size (n)（网络规模的影响（n））

4.3.2 The effect of mixing parameter?and number of community assignments (om) on NMI（混合参数的影响和社区分配数（om）on NMI）

4.3.3The effect of overlapping extension(on)and number of community assignments(om)on NMI（重叠扩展和社区分配数量对NMI的影响）

4.3.4 Limitations of this study and a note on the need for benchmarking instances from real-world scenarios（这项研究的局限性以及对从实际场景中进行基准测试的必要性的说明）

5 Conclusion and future work（结论与未来工作）

References

A probability first memetic algorithm for the dynamic multiple-fault

diagnosis problem with non-ideal tests

具有非理想测试的动态多故障诊断问题的概率优先模因算法

1 Introduction（引言）

2 Background（背景）

2.1 Related work on the MFD problem（有关MFD问题的相关工作）

2.2 Memetic algorithm（模因算法）

3 Formulation and properties（配方和性能）

3.1 Formulation of DMFD problem based on FHMM（基于FHMM的DMFD问题的表述）

3.2 Properties analysis（性能分析）

4 Probability first memetic algorithm for DMFM（DMFM的概率优先模因算法）

4.1 Problem representation（问题表示）

4.2 Main scheme（主要方案）

4.3 Local search strategy（本地搜索策略）

4.4 Probability first crossover operator（概率优先交叉算子）

4.5 Population update method（人口更新方法）

4.6 Computational complexity of PFMA（ PFMA的计算复杂度）

5 Computational experiments（计算实验）

5.1 Stochastic synthesis models（随机综合模型）

5.2 Real-world application example（实际应用示例）

6 Conclusion（结论）

References

Development of a multi‑objective artificial tree (MOAT) algorithm

and its application in acoustic metamaterials

多目标人工树（MOAT）算法的开发及其在声学超材料中的应用

1 Introduction（引言）

2 The theory of MOAT（MOAT理论）

2.1 Initialize the branch population（初始化分支人口）

2.2 Improved crossover operator and improved self-evolution operator（改进的交叉算子和改进的自进化算子）

2.3 Update archive（更新档案）

2.4 Update the branch population（更新分支人口）

3 Numerical experiments（数值实验）

3.1 Ten typical test problems and seven compared algorithms（十个典型测试问题和七个比较算法）

3.2 The performance metric（性能指标）

3.2.1 Spread（点差）

3.2.2 Inverted generational distance (IGD)（逆世代距离（IGD））

3.2.3 Hypervolume (HV)（超容量（HV））

3.3 Numerical results of these MOPs obtained by MOAT and seven comparison algorithms（通过MOAT和七个比较算法获得的这些MOP的数值结果）

4 Optimize the two‑dimensional AMs based on MOAT（基于MOAT优化二维AM）

4.1 The description of the two‑dimensional AM（二维AM的描述）

4.2 Impact results of the AM and original models（AM和原始模型的影响结果）

4.3 Optimize the two‑dimensional AMs with MOAT, response surface and Latin hypercube（利用MOAT，响应面和拉丁超立方体优化二维AM）

5 Conclusion（结论）

References

A comparative study between artificial bee colony(ABC) algorithm and

Its variants on big data optimization

人工蜂群（ABC）算法及其变异对大数据优化的比较研究

1 Introduction（引言）

2 Artificial bee colony algorithm（人工蜂群算法）

2.1 Generating initial food sources（产生最初的食物来源）

2.2 Sending bees to food sources（送蜜蜂到食物来源）

2.3 Abandoning food sources（放弃食物来源）

3 Different variants of the ABC algorithm（ABC算法的3种不同变体）

4 Definition of the big data problem（大数据问题的定义）

5 Experimental studies（实验研究）

6 Conclusion（结论）

References

An improved multi-objective learning automata and its application

in VLSI circuit design

改进的多目标学习自动机及其在VLSI电路设计中的应用

1 Introduction（引言）

2 Literature review（文献综述）

3 Proposed approach: circuit-based multi-objective optimization by using the IMOLA（建议的方法：使用IMOLA进行基于电路的多目标优化）

3.1 The standard learning automata-based multi-objective optimization（基于标准学习自动机的多目标优化）

3.2 The improved MOLA（改进的MOLA）

3.3 Case studies（例研究）

3.4 Objectives and constraints（目标与限制）

3.5 Indicators（指标）

3.6 Circuit design tool（电路设计工具）

4 Simulation results（仿真结果）

4.1 Results and comparisons（结果与比较）

4.2 Performance analysis（性能分析）

5 Conclusion（结论）

References

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

On the potential and limitations of multivariate curve resolution in

Mӧssbauer spectroscopic studies

Mӧsbauer光谱研究中多元曲线分辨率的潜力和局限性

1 Introduction（简介）

2 Materials and methods（材料和方法）

2.1 Theory of MCR-ALS（ MCR-ALS理论）

2.2 Datasets（数据集）

2.2.1 Simulated data（模拟数据）

2.2.2. YFeO3 dataset（YFeO3数据集）

2.2.3 Steam generator pipe corrosion dataset（蒸汽发生器管道腐蚀数据集）

2.3 Spectra processing（光谱处理）

2.4 Conventional processing of M€ ossbauer spectra（M€ossbauer光谱的常规处理）

3 Results and discussions（结果与讨论）

3.1 Simulated data（模拟数据）

3.2 YFeO3dataset（YFeO3数据集）

3.3 Steam generator pipe corrosion dataset（蒸汽发生器管道腐蚀数据集）

3.3.1 Three component MCR model（三成分MCR模型）

3.3.2 Four component MCR model（四分量MCR模型）

4 Conclusions（结论）

Model-free direct fault detection and classification

无模型直接故障检测和分类

1 Introduction（简介）

2 Problem formulation（问题表述）

3 Proposed approach（拟议方法）

3.1 Kernel mean embedding（内核均值嵌入）

3.2 Empirical kernel mean embedding（经验核均值嵌入）

3.3 The Maximum Mean Discrepancy (MMD)（最大平均差异（MMD））

3.4 Fault detection（故障检测）

3.5 Fault classification（故障分类）

4 Experimental results（实验结果）

4.1 Process description（流程说明）

4.2 Fault detection and classification results（故障检测与分类结果）

5 Discussion（讨论）

Conclusion（结论）

Domain adaptive partial least squares regression

域自适应偏最小二乘回归

1 Introduction（简介）

2 Theory（理论）

2.1 Notation（符号）

2.2 Hilbert-Schmidt independence criteria（希尔伯特-施密特独立性标准）

2.3 Domain adaptation partial least squares regression（域适应偏最小二乘回归）

3 Experiments（实验）

3.1 Data sets（数据集）

3.1.1 Simulated data set（模拟数据集）

3.1.2 Shoot-out 2002 data set（2002年枪战数据集）

3.1.3 Corn data set（玉米数据集）

3.1.4 Near-infrared temperature data set（近红外温度数据集）

3.2 Parameter settings（参数设定）

4 Results and discussion（结果与讨论）

4.1 Simulated data set（模拟数据集）

4.2 Shoot-2002 data set（2002年射击数据集）

4.3 Corn data set（玉米数据集）

4.4 Near-infrared temperature data set（近红外温度数据集）

5 Conclusions（结论）

References

Authentication of the geographical origin and the botanical variety of

avocados using liquid chromatography fingerprinting and deep

使用液相色谱指纹图谱和深层色谱法鉴定鳄梨的地理起源和植物学种类

Introduction（简介）

Materials and methods（材料和方法）

2.1 Chemicals（化学制品）

2.2 Samples and sample preparation（样品和样品制备）

2.3 Chromatographic equipment and conditions（色谱设备和条件）

2.4 Chemometrics（化学计量学）

2.4.1 Unsupervised pattern recognition techniques（无监督模式识别技术）

2.4.2 Supervised pattern recognition techniques（监督模式识别技术）

3 Results and discussion（结果与讨论）

3.1 Geographical origin differentiation（地理起源差异）

3.2 Cultivar differentiation（品种分化）

4 Conclusion（结论）

A partition-based variable selection in partial least squares regression

偏最小二乘回归中基于分区的变量选择

Introduction（简介）
Theory and methods（理论与方法）

2.1 Notation（符号）

2.2 Partial least squares（偏最小二乘）

2.3K-means cluster（K均值聚类）

2.4The PARPLS algorithm（PARPLS算法）

2.4.1 The framework of PARPLS algorithm（ PARPLS算法的框架）

2.4.2 Parameter setting/tuning（参数设定/调整）

2.5 An outline of the compared methods（比较方法概述）

2.5.1 The SPLS algorithm（SPLS算法）

2.5.2 The PLSUVE algorithm（PLSUVE算法）

2.5.3 The PLSVIP algorithm（PLSVIP算法）

2.5.4 The SIS-SPLS algorithm（SIS-SPLS算法）

3 Data and software implementation（数据和软件实施）

3.1 Simulation study（模拟研究）

3.2 Beer dataset（啤酒数据集）

3.3 Corn data（玉米数据）

3.4 Software implementation and performance evaluation（软件实施和性能评估）

4 Results and discussion（结果与讨论）

4.1 Simulation study（模拟研究）

4.2 Case study（案例分析）

4.2.1 Beer dataset（啤酒数据集）

4.2.2 Oil dataset（石油数据集）

4.2.3 Starch dataset（淀粉数据集）

5 Conclusions（结论）

References

A novel strategy for prediction of human plasma protein binding using

machine learning techniques

使用机器学习技术预测人血浆蛋白结合的新策略

Introduction（简介）
Materials and methods（材料和方法）

2.1 Data collection and curation（数据收集与整理）

2.2 Descriptors selection and data set construction（描述符选择和数据集构建）

Results and discussion（结果与讨论）

3.1 Data collection and analysis（数据收集与分析）

3.2 Chemical space analysis（化学空间分析）

3.3 Regression models（回归模型）

3.4 Classified models（分类模型）

3.5 Descriptor analysis（描述符分析）

3.6 Applicability domain（适用范围）

4. Conclusion（结论）

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

基于轻量级垃圾分类网络模型

Based on the lightweight garbage classification network model

1 INTRODUCTION（引言）

2 RELATED WORK（相关工作）

2.1 Economic Indicators Prediction（经济指标预测）

2.2 Cross-domain Open Data Applications（跨域开放数据应用）

3 PROBLEM DESCRIPTION AND FRAMEWORK OVERVIEW（问题描述和框架概述）

3.1 Problem Description（问题描述）

3.2 Framework Overview（框架概述）

4 ANALYSIS OF PRICE TREND FACTORS（价格趋势因素分析）

4.1 Supply Factor（供应系数）

4.2 Demand Factor（需求因子）

4.3 Expectation Factor（期望因子）

5 PRICE TREND PREDICTION（价格趋势预测）

5.1 Feature Selection（特征选择）

5.2 Hybrid Prediction Classification Model（混合预测分类模型）

6 EV ALUATION（评估）

6.1 Experimental Settings（实验设定）

6.2 Results and Analysis（结果与分析）

7 DISCUSSION（讨论）

8 CONCLUSION AND FUTURE WORK（结论与未来工作）

Transfer Learning with Dynamic Distribution Adaptation

动态分配适应的转移学习

1 INTRODUCTION（引言）

2 RELATED WORK（相关工作）

2.1 Subspace and Manifold Learning（子空间与流形学习）

2.2 Distribution Alignment（分布对齐）

2.3 Domain-invariant Classifier Learning（领域不变分类器学习）

2.4 Deep and Adversarial Transfer Learning（深度和对抗转移学习）

3 PRELIMINARIES（前提）

3.1 Structural Risk Minimization（结构风险最小化）

3.2 Maximum Mean Discrepancy（最大平均差异）

4 DYNAMIC DISTRIBUTION ADAPTATION（动态分布自适应）

4.1 The General Framework（总体框架）

4.2 Dynamic Distribution Adaptation（动态分配适应）

4.3 Manifold Dynamic Distribution Adaptation（歧管动态分布自适应）

4.4 Dynamic Distribution Adaptation Network（动态分配适应网络）

4.5 Discussions（讨论）

5 EXPERIMENTS AND EV ALUATIONS（5实验与评估）

5.1 Experimental Setup（实验设置）

5.2 Results and Analysis（结果与分析）

5.3 Evaluation of Dynamic Distribution Adaptation（动态分布适应性评估）

5.4 Ablation Study（消融研究）

5.5 Parameter Sensitivity and Convergence Analysis（参数敏感性和收敛性分析）

REFERENCES

Social Science–guided Feature Engineering: A Novel

Approach to Signed Link Analysis

社会科学指导的特征工程：签名链接分析的新方法

1 INTRODUCTION（引言）

2 RELATED WORK（相关工作）

3 SOCIAL PSYCHOLOGICAL THEORIES（社会心理学理论）

3.1 Emotional Information Theory（情绪信息论）

3.2 Diffusion of Innovation Theory（创新理论的扩散）

3.3 Individuals Personality Theory（个人人格理论）

4 ARE SOCIAL THEORIES APPLICABLE TO SOCIAL MEDIA DATA?（社会理论是否适用于社交媒体数据？）

4.1 Datasets（数据集）

4.2 Data Analysis and Observations（数据分析与观察）

5 SOCIAL-THEORY GUIDED FEATURE ENGINEERING FOR SIGNED LINK PREDICTION（用于符号链接预测的社会理论指导的特征工程）

6 EXPERIMENTS（实验）

6.1 Quality of Predicted Signed Links（预测签名链接的质量）

6.2 Robustness to Data Sparsity（数据稀疏性的稳健性）

6.3 Connections of Features to the Theories（特征与理论的联系）

6.4 Feature Importance Analysis（特征重要性分析）

7 CONCLUSION AND FUTURE WORK（结论与未来工作）

REFERENCES

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