介绍研究现状并总结不足。本节为读者阐明当前的研究现状以及他们使用该方法的优缺点铺平了道路。在本文中，我提到了当前的方法主要分为两类。第一种是传统的启发式搜索，例如A *算法。在大型地图上，它的优势非常快，而且外观非常好。第二类是部分或深度机器学习，具有非常灵活的优势。
在对讨论进行分类之后，我继续介绍自己的想法，是否可以结合这些方法的优点，然后得到了KDD 19论文。
在设计和部署想法时，人们可能不会遇到太多问题，但请注意不要写得太短。您的同行审阅者可以理解并告诉他们您的模型是什么样的。好吧，最后，我想总结一下引用的优点，并弄清整篇文章的最新内容是什么？另外，不要过多谈论贡献，这会使论文非常分散。论文应解释一个贡献。不要写太久。 “贡献可以列举为以下三点。测试还可以证明这种方法的有效性。”此类文本可能会被删除。
以上是初学者可能会犯的一些错误，而我在开始时就犯了一些错误。 “因为模型A运作良好，所以让模型A执行特定任务。”这是DeepLearning出现后的一两年。当我审阅这篇文章时，我发现有50％的引用是用这种方式撰写的。每当我看到它时，我都想拒绝它。 “没有人完成这项任务，所以我做到了。”这也是专横的。毕竟，世界上没有人做过很多事情。 “人们以前做过的事情，我做过的事情，我的工作非常好。”这类写作也很专横，没有替代感，这会使审稿人感到困难。承担〜“夸大您的模型的贡献，无视“别人的工作”最有可能导致文章被拒绝，不要夸大！
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