CPCI会议论文关键词选择的要点

CPCI会议论文关键词选择需实现主题精准性、术语规范性、数量合理性与创新凸显性的统一。通过紧扣核心、规范表述、科学布局及规避误区，可筛选出高质量关键词。接下来aeic小编带大家了解一下。

紧扣核心主题是关键词选择的首要要点。关键词需精准匹配论文研究的核心对象、核心方法与核心结论，避免选择偏离主题的泛化词汇。例如研究“基于机器学习的金属材料腐蚀预测”，核心关键词应锁定“机器学习”“金属材料”“腐蚀预测”，而非选用“材料科学”“数据处理”等宽泛表述，确保读者快速捕捉研究核心。

兼顾规范性与专业性是关键词选择的基础要求。需优先选用学科领域内公认的规范术语，规避自造词汇、口语化表达或过度缩写，如采用“卷积神经网络”而非“CNN模型”（首次使用需全称）。同时可参考CPCI收录期刊、目标会议近三年录用论文的高频关键词，确保术语与学科表述范式一致，提升检索匹配度。

控制数量与层级分布是关键词选择的关键技巧。CPCI会议通常要求关键词数量为3-5个，需避免数量过多导致核心主题分散，或数量不足造成检索维度缺失。同时应构建层级体系，既包含“人工智能”等一级学科术语，也涵盖“故障诊断算法”等细分领域关键词，形成从宏观到微观的主题覆盖。

凸显创新要素是关键词选择的进阶策略。需将研究的创新点融入关键词，如方法创新可加入“改进型遗传算法”，视角创新可纳入“动态监测视角”，使关键词既体现学科属性，又彰显研究独特价值。避免仅选用领域通用词汇，如仅用“数据分析”而未突出“时序数据分析”这一创新切入点。

规避常见误区可进一步提升选择质量。需避免关键词间语义重复，如同时选用“深度学习”与“神经网络”；杜绝与标题内容完全重合，应补充标题未涵盖的核心维度；不选用过于生僻的术语，防止因检索频次过低影响传播。完成选择后，可通过目标会议检索系统测试关键词匹配度，优化调整至最佳状态。

今天aeic小编的相关知识分享就到这里啦，如果还有疑惑或是想了解更多相关内容，可以多留意aeic网站的更新内容。