计算机学术会议论文的数据薄弱怎么办？

在计算机学术会议论文创作中，数据是支撑研究结论、体现研究价值的核心要素。数据薄弱会直接导致论文说服力不足，难以验证算法有效性、模型性能或实验结论。本期aeic小编给大家分享相关知识。

补充针对性实验是改善数据薄弱的首要举措。若现有数据量不足或覆盖场景单一，可围绕研究核心设计补充实验。比如在算法优化类论文中，若仅测试了小规模数据集，可扩展至行业常用的公开标准数据集，增加样本数量与类别维度；对模型性能验证，可补充不同参数配置下的对比实验，记录多组精度、效率、稳定性指标，通过丰富的实验数据强化结论可信度。

合理运用数据增强技术能有效提升数据质量与数量。针对图像、文本等计算机领域常见数据类型，可采用成熟的数据增强方法。处理图像数据时，可通过旋转、裁剪、翻转、添加噪声等方式扩充样本；处理文本数据时，可运用同义词替换、句式转换等手段生成新样本。这些操作无需额外采集原始数据，却能显著提升数据多样性，为模型训练与实验验证提供更充足的数据支撑，且符合计算机领域的技术规范与研究逻辑。

引用权威数据与联合验证也是重要途径。若自身实验条件有限，可合理引用领域内公认的权威数据集或已发表研究的公开数据，明确标注数据来源与使用方式，同时结合自身少量核心实验数据进行交叉验证。此外，还可与同领域研究者开展合作，共享实验数据或联合设计实验，整合多方数据资源，弥补单一研究的数据短板，让论文数据在广度与深度上得到双重提升，更好地满足计算机学术会议对论文数据严谨性的要求。

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