3.1 题目的写作要求

如何让题目夺人眼球

一个好的论文题目犹如一颗闪闪发光的明珠，吸引着编辑、审稿人以及同行去关注、阅读甚至引用论文。好的论文题目需要包含论文核心信息点，简明扼要地突出研究目的、思路、重要性或创新性，不仅要让读者快速识别论文的主要内容，而且要勾起读者的兴趣。

案例3.1

某论文题目的初稿：

Deep Multimodal Rank Learning for Spatial Item Recommendation

其中，Deep Multimodal和Rank Learning是计算机研究领域的专业名词，意为“深度多模态”和“排序学习”。作者结合了这两种技术开发出新的模型，将之命名为Deep Multimodal Rank Learning Model，并运用这个新模型去做物体推荐（Spatial Item Recommendation）。然而这个题目的不足之处在于无法让读者立即明白作者是开发了一个基于Deep Multimodal和Rank Learning的创新模型，且没有表达出新模型深度融合了深度多模态和排序学习技术。

改写后的论文题目：

An Integrated Model based on Deep Multimodal and Rank Learning for Spatial Item Recommendation

用Integrated Model表示新模型是融合了深度多模态和排序学习技术的模型，有效地反映出论文的最核心研究内容。

相比于论文的其他部分，题目在搜索引擎的排序中起到最大的作用（Beel, 2009）。因此，好的论文题目还应该和搜索词有强相关性，即包含读者常用的搜索词或与之相近的词。这样能让搜索引擎更容易搜索到该题目和论文，并让论文在搜索结果中有较高的排名，从而有更大概率被读者阅读和引用。

案例3.2

以上述题目中的名词“Spatial Item Recommendation”为例。该名词于2018年7月29日在谷歌学术中只有92个搜索结果，而它的同义词“Point-of-Interest Recommendation”却有1680个搜索结果，是更为通用的专业词汇。因此，建议使用Point-of-Interest Recommendation来增加论文被搜索出来的可能性，于是上述题目被优化成：An Integrated Model Based on Deep Multimodal and Rank Learning for Point-of-Interest Recommendation。

文献资料

如果你有兴趣了解和学习优化论文的搜索结果，可参考“学术搜索引擎优化（ASEO）”（Beel,2009）。

研究（Paiva et al.,2012）还表明，在题目中限定研究区域（城市/省份/州/国家），会让论文的关注度和引用量下降，缺乏吸引力。这是因为读者期望看到论文所反映出来的研究成果是通用性的，这也是高水平论文的特征之一（详见本书第1讲1.2节）。如果一篇论文局限于某个区域的研究，且得出的研究成果局限于地方，那么即便被发表出来，其读者群也很小，因此很少有高水平SCI期刊愿意发表。不过有一定机会在地方性期刊里发表，比如一篇研究南非土木工程问题的论文不太适合发表在国际期刊上，但适合南非地区的期刊，比如SCI期刊Journal of the South African Institution of Civil Engineering。

总之，好的论文题目追求短小精悍，包含核心信息，有吸引力。