Компьютерная Графика и Мультимедиа Сетевой журнал

Вопрос - как это сделать эффективно, так чтобы оставалось время и на другую деятельность? Я для себя выработал следующий алгоритм:

Цель первого этапа - как можно быстрее понять интересна ли статья, и если неинтересна отбросить ее, затратив на чтение как можно меньше времени. Поскольку "потери" от отбрасывания нужной статьи обычно намного больше, нежели от прочтения ненужной, на этом этапе я отбрасываю только абсолютно точно неподходящие статьи. Все что  кажется хотя бы отчасти интересным - проходит на второй этап.

 

Первым делом изучается название и проглядываются картинки в статье. Если название похоже на нужную область и/или заинтересовали иллюстрации или диаграммы в тексте - читаем дальше. Также смотрим - что за авторы. Если есть знакомые (с хорошей стороны) фамилии - скорее всего стоит читать. Если и название мимо, и картинки, и авторы - можно отбрасывать.

 

Затем начинается чтение аннотации (abstract). В грамотно написанной статье аннотация должна рассказать - зачем и где применяется описываемый в статье алгоритм, какую именно задачу он решает, в чем отличие данной статьи от предшественников (это самое важное) и будет указано как проверялись полученные результаты (какие были эксперименты, что показали, и т.д.).

 

Если по результатам чтения аннотации статья все еще вызывает интерес - стоит проглядеть заключение (conclusion). Если статья написана профессионально, там будет в сжатой форме подведен итог статьи, указаны основные результат, выводы, достоинства и недостатки метода, намечены пути его развития.  

 

По моему опыту - этот этап зайнимает вряд ли больше 2-3 минут. Кстати, если вдруг оказалось что аннотация или заключение написаны плохо или не написаны вообще - велика вероятность что статья написана людьми малоопытными и вряд ли может представлять серьёзный интерес (разве что для общего развития пролистать).

 

 

Статья прошедшая "первый уровень" заслуживает более внимательного изучения. Начинаю я со вступления (introduction). В нем должно быть указано практически то же самое, что в аннотации, но более развернуто. Откуда и почему возникла задача, ее постановка, должен быть обзор существующих методов. В обзоре должны быть указаны основные идеи и недостатки существующих решений. Это крайне ценная информация - помогает познакомиться с областью, если вы с ней знакомы плохо и позиционировать перечисленные методы друг относительно друга. 

 

Еще раз и очень четко во вступлении должно быть описано в чем основная соль предлагаемого в статье решения, в чем оно превосходит аналоги. Если этого нет - читать дальше не обязательно.

 

После вступления и обзора стоит изучить общее описание предлагаемого метода (method overview). Такой раздел в явном виде есть не всегда - иногда он часть вступления, иногда - начало следующего за вступлением раздела. В method overview обычно лаконично описывается общее устройство метода, из каких шагов состоит, где что происходит - как раз для получения общего представления. Если есть в статье диаграммы иллюстрирующие метод - стоит их изучить, часто по рисункам все гораздно понятнее, чем по тексту.

 

Прежде чем глубже лезть в устройство метода, имеет смысл еще раз убедиться что он стоит такого пристального внимания. Для этого нужно обратить внимание на рездел с результатами экспериментов (обычно - Experimental results). Посмотреть:

Оптимальный вариант - использование широкого набора реальных данных из известной тестовой базы. Несколько хуже - если база собственная, но на ней также проверен один из известных методов и его результаты приведены для сравнения. Совсем плохо если своя база и нет результатов других методов - сравнивать с аналогами тяжело. Только опираясь на опыт и собственно суждение об алгоритме.

 

Использование синтетики в ряде случаев вполне нормально (если исследуются теоретические свойства методов, скажем), но иногда настораживает. Синтетика по моему опыту от реальных данных обычно отличается настолько кардинально, что далеко не всегда можно предугадать поведение алгоритма "в жизни" по синтетическим экспериментам.

 

Также еще раз внимательнее стоит изучить заключение (conslusion) и обсуждение (discussion), если оно есть.

 

Проглядеть список литературы - насколько современные работы? Есть ли известные труды в этой области? Список литературы косвенно свидетельствует о кругозоре и аккуратности автора. Если в списке, скажем, 5 статей, 3 из которых предыдущие статьи автора, а 2 классические учебники 1980 года выпуска (так, к сожалению, часто бывает в отечественных статьях) - плохо. Автор либо плохо знаком с современным состоянием областьи, в которой работает, либо небрежно писал статью. В обоих случаях ценность статьи часто бывает невелика.

 

 

Если уж нужны подробности устройства метода - придется разбираться. Многие студенты делают это "последовательно" - от начала до конца подробно разбирают все разделы в порядке их следования. Лично мне такой подход кажется неэффективным.

 

Я разбираю статью "иерархически". Начиная с общего понимания из чего метод состоит постепенно углубляюсь в подробности каждого этапа, дробя его на шаги. И в первую очередь выясняю что и зачем делает каждый шаг, а не как именно он это делает. При таком подходе можно остановиться на "достаточном уровне подробности", не изучая все тонкости реализации досконально.

 

Часто совсем уж полное понимание каждой формулы, каждой строчки псевдокода нужно только если придется метод реализовывать. А для понимания его устройства достаточно четкого представления что каждый этап делает (зачем он нужен, что на входе/выходе) и на каком принципе устроен (основные идеи). Если встречается что-то непонятно как устроенное - часто лучше пока его пропустить, уяснив зачем оно нужно и что делает, и изучить остальные части. А к непонятному вернуться потом, когда уже будет цельная картина метода.