计算机科学论文写作2-搜寻、阅读和引用文献

本教程来自于《Scientific Writing for Computer Science Students》。

一、参考文献的需求

在科学写作中，我们会使用大量的引用！

所有的文字必须被证明，不论是基于之前的研究还是你自己的结果。

必须要明白是基于什么信息上的！（个人：也就是常见的“基于xxx的”，这里的xxx需要搞清楚，搞明白，就是论文的基石）。

通常来说，整个的硕士论文是基于现有的文献的综合性研究。论文中包含的信息可以从一个新的观点上进行分析和组织得到。

科学写作的来源必须具有科学性！

二、来源类型

文献的来源可以被划分成三组：

1、主要来源：会议和期刊中的文章

这是最初的来源；而且已经发表在期刊/会议上的论文可信（即，审稿人已经检查过其中的正确性！）

还有技术报告和学业论文

2、次要来源：教科书、百科全书、术语表

有时候它们是包含着有用的分析或者解释，不过不是最初的来源

你可以在硕士论文中使用它们，不过只能作为补充材料；通常包含着有用的文献索引（通常在“”bibliographical notes“的下面）

3、参考书目

它可以支持信息的索引；也是文章和参考文献的列表；可以用搜索引擎来搜寻在线的参考书目

ps：你信任你在维基上找到的信息吗？为什么？为什么维基不能作为科学文献中的参考来源？

三、收集文献

起始点：你的主要的观点，即 目标；中心概念、原理和主题。

1、如何继续？

从相似的笔记、教科书开始；询问你的上级；从有用的论文和书本中寻找参考；在科学书目中或者电子图书馆中使用关键字搜索（比如：ACM、IEEE、Elsevier、Springer）；如果你在网上询问，应该首先使用google学术，检查那些已经发表的论文；记下这些参考信息-它们在后期可能会很难被找到（特别记得存储这些bibtex文件）。

任务（作业）;

1、实际使用这些最重要的计算机科学的数字图书馆：ACM、IEEE、Springer。从每个图书馆中至少找到一篇有关贝叶斯网络的文章。

2、假如你只知道作者和文章的名字，但是没有任何其他出版的信息，你怎么找到这篇文章？

3、试着找到下面的文章并写出他们的完整的参考条目（作者，标题，页数，出版地，出版者，年份）：

– Cover and Van Campenhout: On the possible orderings in the measurement selection problem.

– ”T. Winters and T. Payne: What do students know? An outcomesbased assessment system.

– Dash and Cooper: Model Averaging for Prediction with Discrete Bayesian Networks.

– Aggarwal et al.: On the surprising behavior of distance metrics in high dimensional space, LNCS 1973.

– A.K. Dey and G.D. Abowd: Towards a better understanding of context and context-awareness.

– B. du Boulay: Can We Learn from ITSs?

四、阅读

你不需要通读所有的东西！只需要读那些你需要的就够了：1、识别这个文章的有用程度；2、得到有用的信息。

通常会有一个迭代的过程：重要的文章需要多读好几遍！

1、标题和摘要；2、扫描引言和结论/总结；3、检查参考文献：新的好的参考文献；4、重要的或者有用的章节极其子章节（整篇文章的组织结构通常和izai引言中给出）；5、开始的时候不要陷入于细节之中，不要去检查独立的单词或者他的参考来源：相信文中所说的；6、如果这篇文章很重要，那么就试着正确的理解他，并检查其引用的来源

通常你需要问你自己：文章的中心思想是什么？；文章的贡献是什么（新的还是有趣的东西）？；你觉得对你而言重要的是什么？在文中的什么地方展现出来了？

如果你不理解这篇文章：试着自己发明一些例子或者模仿其中的解决过程；询问你的同辈，上级，专家等；对你自己或者其他人询问的时候使用具体的问题：这个式子来自哪里？这些算法之间的关系是什么？你能为这个定义举个例子吗？等等。通常理解性的时刻（就是：哦，我懂了，这种时候）发生在处理文章背景的时候！

五、参考文献

1、文本中的参考文献位置

参考文献的位置通常是在引用的原理，算法，作者等后面，是紧贴着的。

”According to Dijkstra [Dij68] goto statement should be avoided...”

”Bloom filters [Ref03] solve this problem...”

如果你引用整个句子或者一个段落，那么就把引用的位置放在最后面（如果只指前面的句子，就放在句号前面，否则放在句号后面）

”Goto statement should be avoided [Dij68].” Notice the difference: now you agree with Dijkstra!

有时候没有一个“最原始”的来源，但是一个新的概念或者理论被一点一点的发展。在这种情况下，你可以给出一些例子参考文献让读者去找到他们更多需要的信息。

”Context-aware computing (see e.g. [DeA99,CaK00]) is a new approach...”

其他的例子：

”Minsky and Papert [MiP69] showed that...”

”Version spaces were introduced by Mitchell [Mit77].”

”Nonparametric methods are described by Randles and Wolfe [RaW79].”

”The principles of CART were first described in Breiman et al. [BrF84].” or

”The principles of CART were first described in [BrF84].”

”Prolog was primarly used for writing compilers [VRo90] and parsing natural language [PeW80].”

”The general procedure for skolemization is given by Skolem [Sko28].”

”Other methods are summarized in e.g. [Bro92,Woo96].”

”The problem is NP-complete [Coo00].

2、参考文献注释（这个在外文中常见，国内不常见）

a、一个通常的形式是：作者名字的三个字母+年份的最后两个数字，例如【Ham06】；

b、 有时候只有数字；

c、更人性化的是：全名加上年份 例如【hamalainen，2006】

notes：a、如果你引用一本书，记得给出章节或者页数！

b、如果你只是用了一本书的一节，你可以在参考文献列表中给出章节的数字和标题。如果你使用了好几个章节，在参考文献中给出章节的数字：【WMB94，chapter 2】

c、页数通常以这样的形式给出：“[Bro92,pp.3-7]”

d、如果在一个地方你有好几个参考文献，把他们列在一起：[Bro92,Woo96]

3、参考文献列表

在论文的最后的章节就是被称为参考文献的部分，对于每个条目来说，需要给出：

作者：全名和第一个名字的首字母，如果你有大于等于3个的作者，就给出第一个作者，并用“et al”来代替剩下的，例如"Mitchell, T.M. et al"

标题：

出版者，（地方）和年份

页数，如果来源是一篇论文或者是由好几个人合写的合集中的一个章节。

合集的标题和编者，如果论文出现在一个合集中（例如会议文章）。

卷（总是需要的）和期号，如果来源是一个期刊论文的话，就放在在逗号的后面或者圆括号中。

系列号，如果书本有着好几个版本。（如Lecture Notes in Computer Science + number）

期刊或者会议文章

大多数你的参考条目应该按照下面的几种类别写：

1、期刊文章：

<作者>：<标题>.
<期刊名>,<卷>（<期号>）：<页数>，<年份>.

2、会议文章：

<作者>:<标题>.In
<书名>,<页数>,<年份>.

例子：

期刊文章:

Cheng, V., Li, C.H., Kwok, J.T. and Li, C.-K.: Dissimilarity learning for nominal data. Pattern Recognition, 37(7):1471–1477, 2004.

会议文章:

Salazar-Afanador, A., Gosalbez-Castillo, J., Bosch-Roig, I., Miralles-Ricos, R. and Vergara-Dominguez, L.: A case study of knowledge discovery on academic achievement, student desertion and student retention. In Proceedings of the 2nd International Conference
on Information Technology: Research and Education (ITRE 2004), pages 150–154, 2004.

note1：前面，你应该将后面的作者用<第一作者>et al来替换；

note2：有时候用逗号或者一个双引号对来替换冒号“：”。

书：

1. 一本书:

<Authors>: < Title>. < Publisher>, < year>.

2. 合集中的一篇文章:

<Authors>: < Title>. In <Editors>, editors, <Book title>.< Publisher>, < year>.

3. 书中的一个章节 (这本书只有一个作者):

<Authors>: < Title>, <Book title>, chapter < chapter number>.< Publisher>, < year>.

例子:

Lord, F.M.: Applications of item response theory to practical testing problems. Lawrence Erlbaum Associates, 1980.

D.W. Scott and S.R Sain: Multi-dimensional density estimation. In C.R.

Rao and E.J. Wegman, editors, Handbook of Statistics—Vol 23: Data Mining and Computational Statistics. Elsevier, Amsterdam, 2004.

Smyth, P.: Data mining at the interface of computer science and statistics,volume 2 of Massive Computing, chapter 3. Kluwer Academic Publishers,Norwell,
MA, USA, 2001

技术报告和学业论文

使用技术报告和硕士论文只是意外而已，他们没有被审阅（或者至少不和真正的出版物一样）！博士论文通常会有仔细的审阅。

1. 技术报告

<Authors>: < Title>. <Report series> <report number>, <Institution>, <year>.

2. 硕士论文:

<Author>: < Title>. Master’s thesis, <Department>, <University or institution>, <year>.

例子：

Dey, A.K. and Abowd, G.D.: Towards a better understanding of context and context-awareness. GVU Technical Report GIT-GVU-99-22, College of Computing,
Georgia Institute of Technology, 1999.

Norris, A.: Multivariate analysis and reverse engineering of signal transduction pathways. Master’s thesis, Department of Mathematics, Institute of Applied Mathematics, University of British Columbia, 2002.

引用互联网的文章：

默认情况下，所有的来源应该都是公开的！，只有当他们被公开在一个互联网期刊上才能进行引用互联网文章！其他的文章可以被引用只有一个好理由，即这个信息在其他地方找不到。（个人：也就是迫不得已不要引用互联网上的文章）。

如果你引用了一篇文章，这个文章在互联网上但是也有文章的形式被发表，那么就用文章的正式引用的版本，url地址不是一定要的，但是却有助于读者找到这篇文章。

如果这篇文章只有在互联网期刊上被公布，那么就像一个普通的期刊文章一样进行引用，不过将页数替换成url地址。

如果文章之存在于互联网而没有被发表，给出索引的日期和在引用的最后给出url地址。例如：Retrieved March 3, 2006, from http:www.kissastan.edu/bnetworks/bnarticle.html.

如果引用互联网上的教科书，那么就像一个普通的书籍信息一样（作者，书名，出版者，年份）。有时候互联网书籍同样也有和公司、机构一样的出版者。如果没有任何的出版年份，那么就给出当你接触到这本书的日期，不过还要记得给出url地址。

例子：

未发表的互联网来源:

Fox, E.: Details of clustering algorithms (lecture notes). http://maya.cs.depaul.edu/ classes/ds575/clustering/CL-alg-details.html, 1995-1996.

一个互联网教科书 (a special case, no author is mentioned, only the company – Xycoon – which has produced the book.)

Xycoon: Linear Regression Techniques (Online Econometrics Textbook), chapter II. Office for Research Development and Education, 2000-2006.

对软件的引用：

标准的软件工具和程序语言例如latex，matlab，java就不需要任何的引用了。

如果你使用的是特别的工具或者程序，没有很高知名度的，那么还是建议给出引用，例如：

BCAT [A Bayesian network tool]. Retrieved March 3, 2006, from http:www.kissastan.edu/bcat-tool/bcat3.0.html.

如果你知道哪个组织做了这些工作，将它放在出版者的位置上（在索引信息的前面）。如果某人对该软件有版权，记得将他/她作为作者。

例子：

Bourne, S. The UNIX System. International Computer Science Series, Addison-Wesley, 1982. (一本书)

Gannon, D. et al. Programming environments for parallel algorithms. In Parallel & Distributed Algorithms, ed. M. Cosnard et al. North-Holland,

1989. 101-108. (合集中的一篇文章)

Grahne, G., Nyk¨anen, M., Ukkonen, E. Reasoning about strings in databases.Journal of Computer and System Sciences 59, 1 (1999), 116-162. (期刊中的一篇文章）

在练习中有更多的例子；注意到期刊和书目是以大写首字母的。

4、在latex中的引用

latex可以自动的生成注释！

你可以通过设置bibliography环境来设置类型参数来选择不同的类型

对每个来源使用唯一的标签字符串，你可以通过命令(\cite)来使用这个引用，例如： \cite{whamalai},或者你想要引用页数3， \cite[3]{whamalai}

在引用中，定义标签的指定

如果你有很多的来源，你勀有通过bibtex来自动的管理他们（在后面会介绍）

六、引用（上面说的是参考文献的引用，这里说的是引用的内容）

在计算机科学中一般是不会直接引用的。如果你使用了他们，需要清楚的知道谁该为什么进行负责。

如果你使用你自己的话来表达某人的观点，那么记得将参考文献的引用放在这个观点后面。

如果你用作者自己的话来表达他的观点，那么这就是一个引用（citation）

如果双引号“...”没了，这就叫做剽窃

作为一个拇指规则：如果你借了超过7个单词，那么就使用双引号。

如果引用是翻译过来的，那么记得将译者放在参考文献中。

如果你增加或者删减单词，使用[]或者 ...来表示

如果你想强调某个单词，记得提到它。

例子：

Nyk¨anen [Nyk03] remarks that unreferred citation is plagiarism (translation and emphasis by the author): ”If you borrow more than seven

words ... from a text it [borrowing] is called literary theft.”

七、你的观点？

默认情况下：是没有观点的，任何事情都必须基于事实的基础上！

如果你需要表达你自己的观点，那么

原则上来说，任何没有参考的事情都是你自己的推论。

然而，记得搞清楚什么是你借来的观点（即引用的），什么是你自己的观点。

通常来说需要清晰的独立写一个章节叫做“Discussion”。