论文群起什么起名字好
论文命名是学术成果传播的第一窗口，直接影响读者对研究价值的判断。本文系统解析论文命名策略，提供可复用的方法论与案例参考。
论文命名的基本原则
优质论文标题需同时满足学术规范与传播需求，建议采用「核心概念+研究方法+创新点」的三段式结构。例如《基于深度学习的医疗影像分类算法研究》即完整呈现了技术路径（深度学习）、应用领域（医疗影像）和核心创新（分类算法）。
- 精准定位：明确研究对象的层级关系（如「城市」与「社区」的嵌套）
- 方法透明化：标注具体技术手段（如「LSTM神经网络」「空间地理信息系统」）
- 创新点前置：将核心贡献置于标题前半段
常见命名误区及规避方法
需避免使用「浅层修饰词」和「模糊技术术语」。例如「新型智能系统研究」应升级为「基于联邦学习的多源数据融合系统设计」，通过具体技术路径提升可信度。
学术标题的进阶结构
针对不同学科领域，可灵活采用以下变体结构：
- 理论类：《基于XX理论的YY问题研究》
- 实证类：《XX区域YY现象的实证分析——基于Z数据的测量》
- 方法类：《改进型YY算法在ZZ场景的应用》
跨学科论文命名技巧
融合多学科视角时，建议采用「学科交叉点+技术融合+应用场景」的复合结构。例如《数字孪生与复杂系统的协同优化研究——以智慧城市交通管理为例》。
实战命名步骤与案例解析
推荐「三步定位法」：首先明确研究贡献（理论/方法/应用），其次提炼技术特征，最后匹配目标期刊偏好。以某AI领域论文为例：
- 原始标题：《图像识别算法优化》
- 问题诊断：未体现技术路径与创新点
- 优化方案：《基于Transformer架构的轻量化图像识别模型研究——以移动端部署为例》
不同期刊的命名偏好
顶刊偏好「问题导向型」标题（如《解决YY难题的ZZ方法》），而应用型期刊更关注「场景落地」要素。建议投稿前查阅近3年目标期刊的标题特征。
标题优化工具与资源
推荐使用「Google Scholar标题分析工具」进行竞品调研，同时借助「Journal Finder」功能匹配期刊偏好。学术搜索引擎的「标题相似度」功能可快速生成优化方案。
论文命名是学术传播的「第一张名片」，建议在投稿前完成3轮优化：首轮聚焦核心要素，次轮强化技术细节，终轮匹配期刊风格。通过结构化命名提升研究成果的可见性与影响力。