刀熊说说
我特别能理解提问者的感受，因为很多同学都可能有以下几个需求：
毕业有论文要求，但老板帮助不大（如研究方向不同或忙于行政事务）虽然毕业无论文要求，但希望通过发表论文来提升自己的职场竞争力（尤其是特定学科）希望通过做研究和发表来争取国外的博士机会（论文已经是某些学科的申请必备品）我们可以把问题简化为：如何「独立」在1-2年的时间中做出可发表的科研成果。如果可能，最好在高水平的会议或期刊上发表文章。此处的独立更多指的是没有导师或资深研究员指导，但我依然建议尽可能与其他小伙伴合作讨论、互相鼓励，比如朋友同学，甚至是知乎上认识的网友，原因见后文。在明确了主题后，我们就可以把问题继续分解为三个子问题：
如何选题，如何研究，如何投稿。1. 如何选题选择适合的研究方向是成功的一半，不要单纯因为兴趣而选定研究方向。因为要做独立研究，首先要避开所有重器材的方向，比如做深度学习你作为个人是刷不过集团军的--你没有那么多计算资源。同理，粒子对撞啊、高能物理、基因测序这类实验性研究都不适合独立研究，所以本文更适合轻资源学科的同学参考（如计算机科学中的特定方向、应用数学等）。
第二点就是选择适合自己的方向。大部分基础学科如数学、物理等都需要多年的知识积累以及导师指导，因为导师的轻轻一点就可以省掉了数天甚至数个月的瞎想。因此尽量选择一些参考材料丰富，个人知识积累较多，且容易入门的方向。以计算机领域为例，大部分理论性的方向都很难啃，做系统也很难（周期很长）。所以要想能做的动的话，建议选择应用型和交叉型方向。比如A算法在B领域的应用，如何将C算法改良后应用于D问题上。类似的包括“推荐系统在xxx方向上的应用”，“用xxx算法来解决推荐系统中的xxx问题”。尤其对于编程能力很强的朋友来说，复现经典算法的过程中就很容易想到新的点子。
选题的第三点就是要读几篇该领域的经典文章，试试水深。换句话说，就是看看自己能不能大概读懂，知识的空缺有多大，离能够独立成文还有多远。如果某一领域的文章都有大量的公式推导且你的数学功底有限，那么就不建议选择这类方向。读综述文章一般也是个很好的思路，这样可以快速看到领域的边界，也有助于缩小选题范围。
当然，兴趣依然是一切的源头，也是能不断激励你的后盾。总结来看，选题是一个平衡过程，是硬件资源+知识背景+个人兴趣的综合后的产物。其中任意一项如果是绝对短板的话，就很容易影响最后的产出。综合要选择一个自己有兴趣，有一定的相关知识，资源要求不高，且写作水平和领域论文不会相差太远的方向。
2. 如何研究当我们有了一个适当的选题后，应该先读该领域的经典教科书或者综述文章，比如推荐系统就读推荐系统的入门教科书。教科书的定义是由外国大家写的科研导向的教科书，不是那种“30天包会Python”。这类书的特点都是作者对领域有很深的把握，而且提供了足够多的文献供你独立思考和拓展。我个人的经验是：
一边读一边记下自己天马行空的点子，先不用想是否成熟，记下来再说。一边读一边看能不能和其他领域结合，比如用集成学习或是graph mining做推荐系统。一边读一边缩小自己的选题范围，通过阅读了解自己更擅长在哪个（章节）主题上发力。大部分教科书都是分章节介绍内容，而章节在一定程度上前后独立。因此你可以着重挑自己读着有趣的内容深入了解。假设我们现在确定了一个小主题：“如何利用「集成学习」来提升「推荐系统」的「鲁棒性」”。那么找到新的方向其实并不难，你需要：
找到该领域常用的数据集（benchmark datasets）找到其他基线算法的实现（baseline algorithm implementation），一般在GitHub上搜索算法名就可以。可以找最近的相关论文的related works来追踪领域进展。找一本集成学习的教科书第一步就是重现基准算法在常用数据集上的表现，这个将会是进行研究的重要参照物。如果某些基准算法没有现成的实现，你可以尝试着动手写一个--实现算法的过程往往就是找灵感改进的过程。等以上步骤做完后，你就可以考虑如何用集成学习来改进推荐系统。这个时候就可以参考集成学习教科书，分析不同算法的优劣，找到哪些方法有助于提高鲁棒性，再应用到推荐系统上去。跨领域交叉往往比在特定领域创新要容易，这个思路特别适合独立研究者。
3. 如何投稿首先一般投稿有期刊和会议，期刊一般内容更加完善，但会议一般更加前沿，不同领域在意的不同。期刊一般是单盲（即审稿人知道你的身份，而你不知道谁是审稿人）。会议可能是单盲、双盲甚至三盲(比如ICDM)。考虑到独立研究没有老板的背书，那么尽量避开单盲的投稿，因为你可能会从中吃亏。
第二点就是考虑审稿周期，大部分会议的审稿都在1-3个月内，而大部分期刊的第一轮意见都需要3个月以上才会出现。所以时间敏感的话，建议优先投会议，而非期刊。另一个常见的操作是会议论文在发表后经过扩展（>30%）的新内容再重投期刊，可以同时兼顾时效性和完整性。
选择投稿渠道也是对于新手非常不友好的环节，建议多问问周围的资深人士。新手投稿，尤其是独立研究我一般会推荐投 1）主会短文（short paper）2）专题研讨会论文 （workshop paper），如果非要投长文，建议把档次选的低一些。比如计算机领域的独立研究者第一次投稿可以选择CCF推荐的C类会议长文，或者A或者B类会议短文或者研讨会。一般来说从难度上看，长文>短文>研讨会。切勿一上来就想搞个大新闻，一举拿个A会长文，99.99%的情况下新手独立写稿是没希望的。
这一切的前提都是你的英文足够好，这点是一切的前提。而写作思路可以参考刘知远老师的「刘知远：如何写一篇合格的NLP论文」和「刀熊说说：怎样构建有条理的学术论文？」。最佳情况还是要和别人合作，即使他们和你一样是新手也没关系，毕竟是人多力量大，心理上有个依靠。还有一点就是新手独立发文，在单盲的情况下更容易被拒稿，增加1-2个共同作者有助于减轻这种偏见，原因非常明显就不赘述了。论文被拒稿是很常见的事情，作为独立新手就更无法避免了，我建议大家好好读读「李丁：论文被拒之后该干嘛」，从中学习如何根据审稿建议不断修正和改进自己的文章。
4. 总结理论上只要你方向选的合适，自身条件尚可，在坚持不懈的实验、写作、投稿、被拒、修改、重投后，总能慢慢走上正轨。如果幸运的话说不定还能在你的研究小领域打开一点局面，有一点知名度。
独立研究最大的成就感来自于「独立」，在这个过程中，你会不断的怀疑自己甚至否定自己，这也是为什么我建议大家能有人一起同行。但当你有所推进时，比如发出了第一篇不错的文章，你会非常激动。因为你完成了自己的博士入门训练，避开了民科式科研，在艰苦的环境中打开了一片局面，甚至还微微推动了科学发展。这比发表论文本身更有意义，你应该为自己感到自豪 :)
有人或许会问，你这种说法靠谱吗？会不会竹篮打水一场空？
我只能说：“我试过了，是真的。”
（完）
呼呼
http://www.moxiu.com/themes/22/2009/0224/3360992.shtml#
拍拍熊并不是一个适合普通玩家的英雄，虽然输出非常给力，但前提是：1、3、4技能等级都要满级，这需要非常多的金币，如果技能等级没有上去，拍拍熊还不如一个普通的肉盾好用。因此不推荐普通玩家入手。