提炼CPCI会议论文的关键词是提升论文被发现率和影响力的关键一步。精准的关键词能让你的研究成果更容易被数据库检索到，吸引目标读者。以下是一些核心技巧：

核心原则：精准性、相关性、规范性、覆盖性

1.  紧扣核心研究内容：

聚焦核心问题： 关键词必须直接反映论文研究的核心问题、对象、方法或发现。避免使用过于宽泛或与论文内容关联不强的词。

体现创新点： 优先选择能体现你研究创新之处的术语或概念组合。

覆盖主要方面： 确保关键词组合能覆盖论文的几个关键维度（如：研究对象、研究方法、应用技术、研究目标、研究领域）。

2.  覆盖关键要素（5W1H思考法）：

研究对象： 你研究的是什么？（如：`碳纳米管`、`图像识别`、`供应链管理`、`COVID-19传播模型`）

研究方法/技术： 你用了什么方法或技术？（如：`深度学习`、`有限元分析`、`多目标优化`、`问卷调查`、`实验研究`）

研究目的/应用： 你研究是为了解决什么问题或有什么应用？（如：`性能优化`、`故障诊断`、`效率提升`、`风险评估`、`算法设计`）

核心概念/理论： 论文涉及的关键理论或概念是什么？（如：`机器学习`、`区块链`、`可持续发展`、`博弈论`、`湍流模型`）

研究领域/学科： 论文所属的更广泛领域是什么？（如：`计算机视觉`、`可再生能源`、`生物信息学`、`运筹学`、`结构工程` - 但要避免过于宽泛如`工程`、`计算机科学`，除非是综述且会议范围非常广）

3.  使用标准术语和规范词汇：

数据库偏好： CPCI (现为Web of Science的一部分) 有其索引规则。优先使用你所在领域广泛认可的标准术语、专业术语和受控词汇。

参考MeSH词表： 对于生物医学领域，参考`MeSH`词表是非常好的做法。

参考过往文献： 查阅你投稿会议近年录用论文或领域内顶级期刊/会议的高影响力论文，看它们使用了哪些关键词。这能了解领域内的常用表述和会议偏好。

避免缩写和行话： 除非该缩写是领域内绝对通用且无歧义的（如`AI`, `CNN`），否则使用全称。避免使用只有小圈子才懂的行话。

4.  数量适中，组合优化：

遵循会议要求： 严格按照会议投稿指南要求的关键词数量范围（通常是3-8个）。

精炼组合： 选择最有代表性、最不可替代的几个词。避免含义重复或包含关系的词（如同时用`机器学习`和`深度学习`，除非论文确实同时涉及这两个层次）。

层级搭配： 可以包含不同层次的关键词：

1-2个相对宽泛的领域词（确保正确归类）。

2-3个核心的具体研究对象、方法或问题词。

1-2个体现特色/创新的具体技术、应用或发现词。

考虑检索逻辑： 想象读者会如何搜索你的论文？他们会组合哪些词？你的关键词组合应该能覆盖这些可能的检索路径。

5.  避免常见错误：

过于空泛： `研究`、`分析`、`应用`、`设计`、`系统`、`模型`（单独使用无意义，必须组合，如`系统设计`、`预测模型`）。

标题简单拆分： 关键词不是简单地把标题拆成几个词，而是提炼核心概念。标题中的虚词、连接词通常不应作为关键词。

包含通用词： `基于`、`一种`、`新的`、`关于` 等词毫无检索价值。

拼写错误或格式不一： 确保所有关键词拼写正确，大小写、单复数形式保持一致（通常建议使用名词的单数形式或公认的复数形式，如`data`）。

忽略会议主题： 如果会议有特定主题或分论坛，确保至少有一个关键词能与之关联，方便编辑归类。

提炼步骤建议

1.  初筛： 通读论文（尤其是摘要、引言、结论和方法部分），圈出所有可能的关键术语和核心概念。

2.  归类： 将这些词按`研究对象`、`方法/技术`、`目的/应用`、`核心概念`、`领域`等进行分组。

3.  筛选： 在每个类别中，挑选出最核心、最独特、最相关的1-2个词。优先选择具体、标准的术语。

4.  组合与平衡： 将选出的词组合起来，确保覆盖论文的主要方面且不重复。检查是否包含了体现创新的词。数量是否符合要求？

5.  验证：

相关性检验： 单独看每个关键词，问：这个关键词是否准确反映了论文的重要部分？如果去掉它，论文的核心内容是否缺失？

检索模拟： 用你拟定的关键词组合（用AND/OR连接）在Web of Science或Google Scholar中搜索，看返回的结果是否与你的论文主题高度相关？这能验证关键词的有效性。

规范检查： 是否是领域标准术语？拼写和格式是否正确？

会议指南核对： 再次确认符合会议对关键词数量和格式的要求。

6.  优化： 根据验证结果进行调整，必要时替换为更精准或更通用的词。

总结关键点：

精准第一： 每个词都必须直击论文核心。

覆盖维度： 从研究对象、方法、应用、领域等多角度选取。

标准为王： 使用领域内公认的标准术语。

研究先行： 参考目标会议和领域内顶刊/顶会的用词。

数量合规： 严格遵守会议要求。

避免泛词： 剔除`研究`、`分析`、`基于`等无效词汇。

模拟验证： 用关键词组合试检索，看结果相关性。

例子：

差： `研究`， `分析`， `模型`， `基于深度学习的`， `效果` （过于空泛、无效词）

一般： `图像识别`， `卷积神经网络(CNN)`， `准确率` （尚可，但不够具体，缺少应用或数据特色）

好： `医学图像分割`， `三维卷积神经网络`， `多模态MRI`， `脑肿瘤`， `深度学习` （清晰覆盖对象、方法、数据、应用领域、核心技术）

好： `可持续供应链`， `多目标优化`， `碳足迹`， `遗传算法`， `电子商务` （覆盖领域、问题、目标、方法、应用场景）

花些时间仔细斟酌关键词，这能显著提升你论文在CPCI数据库中的可见度和被引潜力。