1. 明确实验目标与评估场景
在撰写ICPADS论文的实验评估部分时，首要任务是明确实验的目标和应用场景。例如，如果研究的是分布式图处理系统，则应聚焦于其在大规模社交网络分析、推荐系统等真实场景下的表现。
定义核心性能指标：如吞吐量（TPS）、响应时间（Latency）、扩展性（Scalability）等。设定对比基准：选择当前主流或经典的系统/算法作为对照组，如GraphX、PowerGraph、Apache Giraph等。构建真实数据集：使用公开数据集（如LiveJournal、Twitter Graph）或模拟生成符合实际分布的数据。
2. 实验设计的严谨性与可复现性
实验设计必须具备科学性和可重复性，以增强审稿人对结果的信任度。
维度建议做法硬件环境统一使用相同配置的集群，避免异构环境干扰结果软件版本注明所有依赖库及框架的具体版本号随机因素控制固定随机种子，确保多次运行结果一致
3. 多维度性能评估策略
为了全面展示算法或系统的优势，需从多个维度进行评估：
性能指标：包括但不限于执行时间、内存占用、I/O吞吐、CPU利用率等。可扩展性测试：评估随着节点数增加，系统的加速比（Speedup）和效率（Efficiency）变化。负载均衡能力：通过热力图等方式展示各节点的工作负载分布。容错机制验证：人为注入故障，观察系统的恢复时间和数据一致性。
4. 可视化呈现与图表设计
有效的可视化手段可以显著提升论文的说服力。以下是一些推荐的图表类型及其用途：
graph TD
A[柱状图] --> B[比较不同算法的执行时间]
C[折线图] --> D[展示随节点数增加的加速比]
E[热力图] --> F[反映负载分布情况]
G[箱型图] --> H[显示延迟分布]
5. 基准方案的选择与优化
选择具有代表性的基准方案是实验评估成功的关键。建议遵循以下原则：
优先选用开源且广泛使用的系统作为基线（如Spark、Flink）。若无合适现有系统，应详细说明自建基线的设计原理与合理性。对于已有系统，应尽可能采用最新稳定版本，并关闭不必要的功能模块以减少干扰。