很多人会在离开学校或者觉得周围的老板或导师对自己的科研没有帮助的时候陷入瓶颈。究竟如何自己独立在一到两年的时间内做出可发表的科研成果呢？

1.选题明确

首先是要选择适合的研究方向，这是成功的一半，不要单纯因为兴趣而选定研究方向。因为要做独立研究，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。

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，做系统也很难且周期很长。所以要想能做的动的话，建议选择应用型和交叉型方向。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。

接下来我们可以：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，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。

3. 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。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。

最后，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，所以我还是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。