EI会议论文的文献如何分类梳理？

在撰写EI会议论文时，文献综述是支撑研究创新性的关键部分。面对海量文献，掌握科学的分类方法，能让文献综述逻辑清晰、重点突出，为论文奠定坚实基础。现在就由aeic小编分享一些相关的知识吧。

1.按研究主题分类：聚焦核心方向

首先根据文献的研究主题划分大类，例如在人工智能领域，可分为机器学习、深度学习、计算机视觉等子方向。每个大类下再细化具体技术或应用场景，如深度学习下的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。这种分类能直观呈现研究领域的整体框架，帮助读者快速定位你的工作所处的学术脉络。

2.按时间线梳理：追踪技术演进

按文献发表时间排序，梳理技术发展的关键节点。例如，早期传统算法（如SVM、决策树）如何逐步被深度学习模型取代？哪些里程碑论文推动了领域突破？时间线分类能突出研究的创新性——比如你的方法是否解决了近年的技术瓶颈？这种梳理尤其适合强调“改进型”研究的论文。

3.按方法论对比：凸显技术优势

将文献按采用的方法论归类，例如传统统计方法、基于规则的系统、数据驱动模型等，并对比它们的优缺点。比如，在图像处理任务中，传统边缘检测算法与CNN模型的精度和效率差异如何？通过横向对比，能清晰论证你选择特定方法的合理性，甚至为后续实验设计提供依据。

4.按贡献类型筛选：区分关键文献

将文献分为“奠基性”“代表性”“对比性”三类：

奠基性文献：领域内开创性工作（如经典论文或权威综述）；

代表性文献：近期高影响力研究（近3-5年顶会/期刊论文）；

对比性文献：与你方法直接相关的竞品研究（用于实验对比）。

这种分类能帮助评审快速理解你的研究背景，并凸显你对领域现状的掌握。

5.工具辅助：高效管理文献

利用文献管理软件（如EndNote、Zotero）打标签，或通过表格整理关键信息（作者、年份、方法、结论）。分类后，建议用思维导图归纳逻辑关系，确保综述部分层层递进，避免堆砌文献。

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