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我是计科本科16级的校友，在校期间以第一作者发表了一篇KDD。今天在这里，我简单介绍一下心得体会与踩过的坑。长江后浪推前浪，希望我的这篇文章能起些抛砖引玉的作用，帮助学弟学妹们了解本科生如何做科研。为什么要本科生做科研： (1)对于本科毕业就打算工作的同学而言，有一篇顶会论文足够让你拿到大厂的好offer（今年大概40）。 (2)对于打算在国内读研究生的同学而言，本科的科研经历可以让你选对方向与导师，在保研的过程中也会有巨大加分。 (3)对于打算出国的同学而言，论文是硬通货，并且发了论文之后找dalao要一封强推也很容易。本科生如何从事科研： (1)找准方向：这个还是应该和个人禀赋与兴趣相关。不过从好发文章的角度来讲，泛AI方向会比其他方向容易不少。具体来说是ML，CV，NLP，DM。我就是做的数据挖掘 (2)找准实验室：一般可以去高校的实验室或者互联网大厂的研究院。去高校的好处是，做的科研更学术，一般没工资，容易半途而废。去大厂研究院的好处是，做的科研更应用更有成就感，有工资，不过压力会稍大。 (3)找准导师：什么是好导师，看三点。第一点会不会给学生一作，第二点看他愿意投入多少时间给你，第三点再看他之前的发表记录。我之前的mentor人就非常好，每年能发四五篇A，当时每天和他一对一能讨论一小时，最后一作也给我了。特别的注意点： (1)平衡gpa与科研。鱼和熊掌不可兼得，在一方面投入时间必然会削减另一方面的时间投入。对于本科生，最主要考虑的就是做科研与刷gpa之间的冲突了。在做决定之前，要想清楚愿意花几分gpa换一篇文章。我预估花了1-2分平均gpa换了一篇，符合预期。 (2)面对科研的不确定性。不确定有两点，第一点在于科研本身，很可能经过一个月的努力进度倒退了一星期。第二点在于论文投稿的不确定性，很多时候文章中不中是玄学。比如我的文章就是第二次中的。 (3)平衡广与深。本科生做科研，还是想要快速有成果。那么在一个项目上深入钻研要比广泛阅读论文要更可行。不过也要注意不要太overfit到一个项目里。因此，我的建议是大一大二的同学应将重点放在打牢基础上，可以做的事情有（参与ACM竞赛，刷完西瓜书/统计学习方法方法，提高英语水平(到流畅阅读论文)）。对于大三大四的学生可以考虑进实验室，一年时间足够从零开始发表一篇A类文章了。附：我之前的mentor最近在招人，有兴趣的同学可以关注一下 Title: AI Research Scientist & Research Intern Job Responsibilities o Develop and perform cutting-edge research to advance AI state-of-the-art. This includes but not limited to project planning, literature review, and developing proofs-of-concept. o Design world-leading AI algorithms and models to support the real-world applications in Business Ingelligence, Computational Biology& Drug Discovery, Smart City, Data Mining and Machine Learning. o Communicate your research both internally among AI researchers and externally through presentations, publications, and open source contributions. o Engage in team collaborations to meet research goals. o Publish papers in top conference and jourals. Job Requirements o PhD in Computer Science, related technical field or equivalent practical experience. o A track record of influential AI research or a related domain, such as papers in top conferences or journals (include but not limited to KDD, ACL, ICML, NIPS, WWW, IJCAI, AAAI, TPAMI, TKDE, etc.) o Able to write code. While we appreciate the theoretical understanding, it is important that you are also able to write good code in languages such as C++/Java/Python/CUDA (i.e., not just Matlab). o For internship, must be currently enrolled in a PhD or master program, and/or have developed a strong backgroup (e.g. projects or publish) involving machine learning. Experiences of top-tier academic publications, data mining challenge awards, and ICPC awards are strong plus. Typically, the duration of the internship should be at least 6 months. Contacts zhoujingbo@baidu.com

如何在本科发表一篇A类论文？