毕业论文导师空缺的原因

直接和他说，但是态度要好，姿态要低。骂不还口。让他出气后，什么都好办了。朋友，放心吧。硕士学位比你想象中好拿。当年毕业论文刚答辩，硕士学位、毕业证的材料已经弄好了，就等毕业那天发证而已。现在的博士都不难毕业，问下过来人就知道啦。

大四选的毕业论文老师不要我了,非常正常。相信很多的毕业生有相似的经历，自己辛辛苦苦写出来的论文被导师直接丢在一边，甚至来一句“拿回去重写”，当时的心情恐怕只有经历过的人才会懂得，尽管自己在大学四年没有像学霸们那样认真学习专业知识，但是至少在毕业前的几个月的确是“绞尽脑汁”写论文啊，可导师怎么不到一分钟就否定了论文。其实，导师并非是随便否决你的论文，而是光看摘要就完全不合格，更别提正文了，当你被导师评判时，你有没有认真想过，为什么你的毕业论文直接被导师“枪毙”，其实大部分原因在于你没有写好摘要。

正常。在毕业论文的时候，老师也会选择一些他喜欢的学生，没有选到你还是比较正常的。

因为要做独立研究，首先要避开所有重器材的方向，比如做深度学习你作为个人是刷不过集团军的--你没有那么多计算资源。大部分教科书都是分章节介绍内容，而章节在一定程度上前后独立。跨领域交叉往往比在特定领域创新要容易，这个思路特别适合独立研究者。还有一点就是新手独立发文，在单盲的情况下更容易被拒稿，增加1-2个共同作者有助于减轻这种偏见，原因非常明显就不赘述了。论文被拒稿是很常见的事情，作为独立新手就更无法避免了。独立研究最大的成就感来自于「独立」，在这个过程中，你会不断的怀疑自己甚至否定自己，这也是为什么我建议大家能有人一起同行。 做好论文导师也不容易究竟是怎么一回事，跟随我一起看看吧。

看这篇就够了！

我特别能理解提问者的感受，因为很多同学都可能有以下几个需求

1、毕业有论文要求，但老板帮助不大

2、虽然毕业无论文要求，但希望通过发表论文来提升自己的职场竞争力

3、希望通过做研究和发表来争取国外的博士机会

在明确了主题后，我们就可以把问题继续分解为三个子问题：

1.如何选题2.如何研究3.如何投稿

1、如何选题

第一点选择适合的研究方向是成功的一半，不要单纯因为兴趣而选定研究方向。因为要做独立研究，首先要避开所有重器材的方向，比如做深度学习你作为个人是刷不过集团军的--你没有那么多计算资源。

第二点就是选择适合自己的方向。大部分基础学科如数学、物理等都需要多年的知识积累以及导师指导，因为导师的轻轻一点就可以省掉了数天甚至数个月的瞎想。

选题的第三点就是要读几篇该领域的经典文章，试试水深。换句话说，就是看看自己能不能大概读懂，知识的空缺有多大，离能够独立成文还有多远。

如果某一领域的文章都有大量的公式推导且你的数学功底有限，那么就不建议选择这类方向。读综述文章一般也是个很好的思路，这样可以快速看到领域的边界，也有助于缩小选题范围。

当然，兴趣依然是一切的源头，也是能不断激励你的后盾。

总结来看，选题是一个平衡过程，是硬件资源+知识背景+个人兴趣的综合后的产物。其中任意一项如果是绝对短板的话，就很容易影响最后的产出。

综合要选择一个自己有兴趣，有一定的相关知识，资源要求不高，且写作水平和领域论文不会相差太远的方向。

2、如何研究

当我们有了一个适当的选题后，应该先读该领域的经典教科书或者综述文章。

我个人的经验是：一边读一边记下自己天马行空的点子，先不用想是否成熟，记下来再说。一边读一边看能不能和其他领域结合，比如用集成学习或是graph mining做推荐系统。

一边读一边缩小自己的选题范围，通过阅读了解自己更擅长在哪个（章节）主题上发力。

大部分教科书都是分章节介绍内容，而章节在一定程度上前后独立。因此你可以着重挑自己读着有趣的内容深入了解。

假设我们现在确定了一个小主题：如何利用「集成学习」来提升「推荐系统」的「鲁棒性」。

那么找到新的方向其实并不难，你需要：找到该领域常用的数据集(benchmark datasets)，找到其他基线算法的实现(baseline algorithm implementation),一般在GitHub上搜索算法名就可以。可以找最近的相关论文的related works:来追踪领域进展。

找一本集成学习的教科书。第一步就是重现基准算法在常用数据集上的表现，这个将会是进行研究的重要参照物。如果某些基准算法没有现成的实现，你可以尝试着动手写一个--实现算法的过程往往就是找灵感改进的过程。

等以上步骤做完后，你就可以考虑如何用集成学习来改进推荐系统。这个时候就可以参考集成学习教科书，分析不同算法的优劣，找到哪些方法有助于提高鲁棒性，再应用到推荐系统上去。跨领域交叉往往比在特定领域创新要容易，这个思路特别适合独立研究者。

3、如何投稿

首先一般投稿有期刊和会议，期刊一般内容更加完善，但会议一般更加前沿，不同领域在意的不同。

期刊一般是单盲（即审稿人知道你的身份，而你不知道谁是审稿人）。会议可能是单盲、双盲甚至三盲（比如ICDM)。考虑到独立研究没有老板的背书，那么尽量避开单盲的投稿，因为你可能会从中吃亏。

第二点就是考虑审稿周期，大部分会议的审稿都在1-3个月内，而大部分期刊的第一轮意见都需要3个月以上才会出现。所以时间敏感的话，建议优先投会议，而非期刊。

另一个常见的操作是会议论文在发表后经过扩展(>30%)的新内容再重投期刊，可以同时兼顾时效性和完整性。

选择投稿渠道也是对于新手非常不友好的环节，建议多问问周围的资深人士。

这一切的前提都是你的英文足够好，这点是一切的前提。最佳情况还是要和别人合作，即使他们和你一样是新手也没关系，毕竟是人多力量大，心理上有个依靠。还有一点就是新手独立发文，在单盲的情况下更容易被拒稿，增加1-2个共同作者有助于减轻这种偏见，原因非常明显就不赘述了。

论文被拒稿是很常见的事情，作为独立新手就更无法避免了。

4、总结

理论上只要你方向选的合适，自身条件尚可，在坚持不懈的实验、写作、投稿、被拒、修改、重投后，总能慢慢走上正轨。如果幸运的话说不定还能在你的研究小领域打开一点局面，有一点知名度。

独立研究最大的成就感来自于「独立」，在这个过程中，你会不断的怀疑自己甚至否定自己，这也是为什么我建议大家能有人一起同行。

但当你有所推进时，比如发出了第一篇不错的文章，你会非常激动。

因为你完成了自己的博士入门训练，避开了民科式科研，在艰苦的环境中打开了一片局面，甚至还微微推动了科学发展。这比发表论文本身更有意义，你应该为自己感到自豪。

我是皇家学术大佬，会持续分享考研干货与科研知识与论文写作技巧等，欢迎大家多多专注！！！

首先找到导师为什么不肯上交的原因，再合理适当的说明你晚交的理由。相信博得导师好感后还是可以上交的。论文写作注意：细节一 方向选择写作，主要对原创度的要求更高，因此在查重时，不管是软件也好其他的网站也好，都是使用大数据进行搜索。如果自己所选择的方向已经有人在写或者是已经有人发表了，那么自己还是选择这个方向的话，不仅写作难度会增大，而且在查重时，查重率也会比普通论文高一些。毕竟已经有人做过相关的论文研究，即便是在别人的基础上有了更改，但是重复的地方也会比较多，一些专业名词总是避免不掉。细节二格式选择不管是研究生论文还是本科生论文，对格式要求都非常严格，哪怕你所递交上去的论文在专业程度上非常完美，但如果格式错误的话，也是会被驳回要求重新更改。这一点，如果你对办公软件了解不全面的话，也可以使用本平台网站，让本查重平台对论文格式进行修改，或者是修改意见。这样自己在软件的提示下，修改论文的格式难度相对会降低很多。细节三 参考文献一般来说，即便是在网上找到能参考的其他论文，在参考文献上也不建议雷同，否则使用本平台网站进行查重时，如果参考文献跟其他论文作者的一样，那么仅仅是参考文献所占比例的雷同就足以让你的论文查重率超过百分之三十。基本上论文写作，如果查重率超过百分之三十的话，都会在第一时间被导师驳回，毕竟这样的原创度是无法通过的。细节四案例分析问题。几乎所有的论文都会有案例分析，关于案例分析，如果你想降低自己的查重率，那么案例分析必须是原创。即便这个案例不是你经历的，也要用自己的语言进行组织。相比较来说，案例分析并不需要太多专业技术支撑，因此在撰写时，只要保证是原创即可。当然，如果是借鉴他人的案例分析，也要使用自己的语言进行描述，否则在使用本平台或者其他平台进行查重时，如果直接搬运过来他人的案例，那么整个案例都会直接飘红，查重率也会直接飙升。当然大家在论文写作完成后别忘了需要进行论文查重，重磅推荐学知查重，关注公众号可获取免费查重的机会，提交论文查重还提供修改指导意见。当然还可选择其他品牌进行查重为什么需要查重呢？毕竟未经过查重直接提交论文不通过的概率还是很大的，论文一般涉及比较多的专业术语或者引用文章观点，这些都是会提高论文的重复率，重复率过高是不能毕业的，所以强烈建议毕业论文都要经过查重后才提交，初始查重不建议直接使用学校相同的查重系统，毕竟系统数据库会收录论文内容数据，最后祝大家毕业快乐。