中期考核答辩旁听总结

第一场

• 论文基于三个理论提出假设，结合文本分析方法进行实证研究，验证假设。
• 老师点评：
  1. 理论假设要明确提出是正向调节作用还是负向调节作用，不能只假设有调节作用再实证证明就完事。
  2. 研究意义要明确指出理论贡献与实践贡献，研究意义要有深度，否则会成为应用型论文。

第二场

• 基于实验研究方法的认知神经科学论文。
• 老师点评：
  1. 文献综述不只是罗列文献，还要归纳总结评价。

第三场

• 推荐算法改进，应用于电影推荐领域的论文。
• 该论文问题较大，较典型。
• 老师点评：
  1. 研究方法、使用的数据与一篇已发表的论文太雷同，论文查重可能过不了。
  2. 电影/电商推荐系统的相关研究太多了，创新点在哪里？
  3. 算法改进类论文偏向于计算机学科，算法改进的评价环节要考虑算法复杂度、软硬件问题等，难以驾驭。
  4. 作为工商管理类硕士论文，算法改进这种偏工科的研究能对管理领域有什么贡献？如何落脚于为管理服务？
  5. 同第四点，要明确自己的专业界限。

第四场

• 使用机器学习方法的XX影响因素研究论文。
• 老师点评：
  1. Python爬虫等技术获取数据可以提及，可以在论文稍微展示自己的技术实现与辛苦，但这不是重点，不要舍本逐末。
  2. 传统实证模型+机器学习技术支撑的方法是建议且值得使用的。

第五场

• 也是一篇算法改进类论文。
• 老师点评：
  1. 硕士毕业论文如何做到创新？就是通过阅读现有文献找到某个具体的小点进行改善/提高/扩展，进行完整独特的原创是不太现实的
  2. 同第三场的问题一样，论文专业界限模糊，这片算法改进论文到底是计算机还是工商管理？对于工商管理的意义是什么？如何服务于管理人员/管理领域？
  3. 技术性操作只是锦上添花，工商管理才是本质，不要舍本逐末

第六场

• 基于改进的Stacking算法形成一个P2P评估模型论文，也是算法改进类
• 老师点评：
  1. 为什么选择Stacking进行算法改进？这个问题应该通过文献综述回答出来
  2. 还是算法改进的评估问题，算法改进后如何与其他算法进行对比评估？选择多少算法进行对比？这些问题都很复杂庞大。
  3. 老问题：专业界限模糊，对管理的意义在哪里？

总结

• 最重要的收获是： 算法改进类论文就不要考虑了。专业界限模糊，实施难度大，研究意义模糊。
• 就写一篇中规中矩的实证论文，实证研究很难做深了，大部分都是别人研究过的，所以只能想方法上的创新，如机器学习/文本分析等方法支撑实证研究。
• 研究意义一定要往对管理领域的帮助上靠。
• 其余学习点参考上面的黑体字。