EI论文的关键词极其重要，其重要性不亚于论文的标题和摘要。它们绝不是随意填写的形式项，而是决定论文可见度、影响力和检索效率的核心元素。

以下从几个关键方面详细说明其重要性：

1. 决定论文的可见度和检索率（最核心作用）

- 数据库检索的“钥匙”：EI Compendex等索引数据库主要依赖关键词进行文献检索。如果关键词选择不当、不准确或不全面，即使论文内容非常出色，也可能在浩如烟海的数据库中“隐形”，无法被潜在读者检索到。

- 搜索引擎优化（SEO）：对于在线数据库和学术搜索引擎，关键词是算法匹配的基础。精准的关键词能大幅提升论文在相关搜索结果中的排名。

2. 界定研究领域和方向

- 快速定位：编辑、审稿人和读者通过关键词能在数秒内判断论文的研究领域、技术主题和方法论。这决定了他们是否会进一步阅读摘要或全文。

- 学术归类：数据库会依据关键词对论文进行分类和聚类，便于进行学科分析、趋势研究。

3. 直接影响引用率和学术影响力

- 被发现才能被引用：论文只有被相关领域的研究者找到，才有可能被阅读、讨论和引用。恰当的关键词是论文进入学术对话圈的“入场券”。

- 建立学术网络：通过共同的关键词，你的论文会与领域内其他重要文献关联起来，成为学术知识网络中的一个节点。

4. 反映作者的专业素养

- 精心选择的关键词表明作者：a) 深刻理解自己研究内容的核心；b) 熟悉所属领域的学术话语体系和标准术语；c) 具备读者意识和传播意识。这对审稿人和编辑来说是一个积极的信号。

5. 对作者自身的价值

- 在后续研究中，作者自己也常需要通过关键词检索来跟踪领域动态，准确的关键词设置有助于构建个人系统的学术知识体系。

如何选择有效的关键词？

为了最大化关键词的价值，请遵循以下原则：

1. 精准性与代表性：

- 核心概念：选择最能代表研究创新点、核心理论、关键技术、主要材料或方法的词。

- 从标题和摘要中提炼：关键词应是标题和摘要中核心概念的延伸和具体化。

2. 层次与组合：

- 涵盖范围：应包括1-2个较宽泛的领域词（如：Machine Learning）、2-3个具体的主题词（如：Convolutional Neural Network），以及1个可能的方法或特性词（如：Fault Diagnosis）。

- 避免同义重复：不要用意思完全相同或标题中已完全包含的词。

3. 标准化与规范性：

- 使用标准术语：优先使用学科内公认的、标准的专业术语或技术词汇，避免使用生僻缩写、俗称或过于宽泛的词汇。

- 参考已有文献：查阅EI或SCI中类似主题的高质量论文，看它们使用了哪些关键词。

4. 数量适中：

- EI通常要求5-8个关键词。要充分利用这个名额，覆盖研究的不同侧面，但切忌堆砌。

常见误区

❌ 过于宽泛：如“Design”、“Analysis”、“System”（需具体化，如“Optimal Design”、“Thermal Analysis”）。

❌ 与标题完全重复：关键词应是对标题的补充和细化，而非简单复制。

❌ 使用非标准缩写：除非是该领域人人皆知的（如AI），否则应写全称。

❌ 关键词之间关联度低：应确保所有关键词共同勾勒出论文的统一主题。

结论： 关键词是连接您的研究与全球学术界的战略桥梁。投入足够时间精心选择和优化关键词，是一项性价比极高的学术投资，直接关系到您研究成果的传播广度、学术影响力和实际应用价值。请务必像对待论文摘要一样，严肃、认真地对待关键词的选择。