关于美赛中的文献搜索

资 源 简 介

关于美赛中的文献搜索

详 情 说 明

在数学建模竞赛（MCM/ICM）中，高效的文献搜索能力往往是解题关键。不同于常规学术研究，美赛的文献搜索具有以下特点：首先，需要在72小时内快速定位高相关度资源，这要求掌握精准的关键词组合技巧；其次，要善用跨学科数据库，如同时检索工程类的IEEE Xplore和社科类的JSTOR；最后，要特别注意灰色文献的获取，包括政府报告、行业白皮书等非传统学术资源。

进阶策略包括：使用布尔运算符构建检索式，例如"renewable energy" AND (optimization OR model)；利用引文追溯法，通过高质量论文的参考文献逆向挖掘；以及建立文献分级机制，优先阅读被引量高、近五年发表的文献。值得注意的是，Google Scholar的"相关文章"功能和Sci-Hub的应急访问能力常被顶尖队伍列为秘密武器。

在数据预处理阶段，可结合文献计量工具快速分析搜索结果。例如通过VOSviewer生成关键词共现网络，或使用Python的Scrapy框架批量爬取特定领域论文摘要。这些技术能帮助团队在短时间内建立领域认知图谱，为模型构建奠定理论基础。