安妮 雷剛 發(fā)自 凹非寺
量子位 出品 | 公眾號(hào) QbitAI

學(xué)術(shù)出版哪家強(qiáng)？AI論文影響力是否又有新變化？

剛剛，谷歌發(fā)布了2018年最新版學(xué)術(shù)指標(biāo)（Google Scholar Metrics，GSM）榜單。通過(guò)綜合衡量學(xué)術(shù)會(huì)議和期刊論文中已發(fā)表的論文，谷歌對(duì)學(xué)術(shù)出版物及論文的影響力做出了排名。

在這份新出爐的榜單中，所有學(xué)術(shù)出版物中影響力Top 3是誰(shuí)？對(duì)學(xué)術(shù)圈產(chǎn)生核彈式影響的那篇論文又出自誰(shuí)手？人工智能領(lǐng)域期刊和頂會(huì)與歷年相比有何變化，反映了什么問(wèn)題？

別急，在接下來(lái)的內(nèi)容中，量子位將一一介紹。要發(fā)車了，你準(zhǔn)備好了么？

評(píng)價(jià)指標(biāo)

和去年一樣，2018年谷歌學(xué)術(shù)指標(biāo)將出版物的范圍劃定至最近5年，即對(duì)2013年至2017的學(xué)術(shù)期刊論文及計(jì)算機(jī)科學(xué)和電氣工程的相關(guān)會(huì)議論文進(jìn)行評(píng)估。

和SCI影響因子的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)不同，谷歌主要依據(jù)3個(gè)評(píng)價(jià)因素：

• h指數(shù)(h-index)：所有發(fā)表論文中，至少有h篇分別被引用了至少h次，則期刊/會(huì)議的h指數(shù)為h

• h核心(h-core)：指期刊/會(huì)議引用最多的h篇論文

• h中值(h-median)：h核心中引用次數(shù)的中位數(shù)

舉個(gè)??，若某期刊共發(fā)表5篇論文，被引用次數(shù)分別為17、9、6、3和2次，則該雜志的h指數(shù)為3，h核心為被引用了17，9、6次的那幾篇論文，h中值為9。

依據(jù)這樣的標(biāo)準(zhǔn)，谷歌揭曉了所有領(lǐng)域?qū)W術(shù)出版物影響力最強(qiáng)的Top 100榜。不難發(fā)現(xiàn)，人工智能領(lǐng)域的期刊和會(huì)議，明顯呈現(xiàn)上升勢(shì)頭。

NIPS首次躋身Top 100

先看所有學(xué)術(shù)領(lǐng)域的Top 100榜局勢(shì)如何——

△ 影響力最高出版物Top 100榜單

和去年一樣，Nature、The New England Journal of Medicine（《新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志》）和Science還是雷打不動(dòng)的前三名。

高居榜首的Nature中，目前被引次數(shù)最高的論文來(lái)自AI領(lǐng)域，題目極為簡(jiǎn)明：

Deep Learning。

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這是一篇綜述，由深度學(xué)習(xí)“三巨頭”共同打造，發(fā)表于2015年5月，被引用次數(shù)已經(jīng)達(dá)到8519次，比第二名高出3000多次。

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要知道，谷歌去年放榜時(shí)，它在Nature論文中還只是排在第7，只被引用了2904次。

?如果你還沒(méi)有讀過(guò)，這里有Hinton放出的PDF版：

https://www.cs./~hinton/absps/NatureDeepReview.pdf

地位飆升的不止這篇論文。人工智能相關(guān)學(xué)術(shù)會(huì)議的排名也在提升。

Top 100去年今年榜單對(duì)比可發(fā)現(xiàn)，CVPR的排名相比提升15名，位列No.20。而NIPS發(fā)力更猛，今年首次躋身Top 100榜，位居第54名，AI領(lǐng)域研究上升勢(shì)頭明顯。

無(wú)論CVPR還是NIPS，都是人工智能領(lǐng)域大家非常熟悉的頂級(jí)會(huì)議了。

CVPR（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）即IEEE國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別會(huì)議，一年舉辦一次。

而NIPS（Conference on Neural Information Processing Systems），全稱神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(huì)，是每年12月舉辦的國(guó)際會(huì)議。不過(guò)，明年NIPS可能就要更名了。今年春天曾有一眾大佬“死磕”NIPS，稱這名字涉及色情和仇日，執(zhí)行委員會(huì)目前正在討論新名字~

其實(shí)，過(guò)去5年里，人工智能相關(guān)出版物的h指數(shù)也一直在提高，量子位直觀地展示一下它們的上升速度：

CVPR一直遙遙領(lǐng)先，而NIPS上升勢(shì)頭非常迅猛，ICCV略遜一籌，之后是ICML和ECCV。計(jì)算機(jī)視覺(jué)期刊TPAMI五年來(lái)變化并不明顯。

在這份Top 100榜下，谷歌還將英文出版物分為8類研究方向：

• 商業(yè)、經(jīng)濟(jì)和管理

• 化學(xué)和材料科學(xué)

• 工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)

• 健康和醫(yī)學(xué)科學(xué)

• 人文、文學(xué)和藝術(shù)

• 生命科學(xué)和地球科學(xué)

• 物理和數(shù)學(xué)

• 社會(huì)科學(xué)

上述每個(gè)方向均有若干更細(xì)小的具體研究領(lǐng)域。在工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)分之下，還包含著人工智能、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人等58個(gè)領(lǐng)域的Top 20子榜單。

泛AI領(lǐng)域排名總結(jié)

首先根據(jù)最新發(fā)布的榜單，量子位總結(jié)了一下在泛人工智能領(lǐng)域，討論較多的知名學(xué)術(shù)會(huì)議或者期刊的2018年排名情況。

所謂泛人工智能領(lǐng)域，對(duì)應(yīng)AI、CV、機(jī)器人、大數(shù)據(jù)等多個(gè)細(xì)分領(lǐng)域。以下是我們總結(jié)的情況：

CVPR

IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR

h5-index:188

NIPS

Neural Information Processing Systems (NIPS)

h5-index:134

ICCV

IEEE International Conference on Computer Vision

h5-index:124

TPAMI

IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

h5-index:118

ICML

International Conference on Machine Learning (ICML)

h5-index:113

ECCV

European Conference on Computer Vision

h5-index:104

ESA

Expert Systems with Applications

h5 指數(shù):92

ACL

Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)

h5-index:87

KDD

ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining

h5-index:77

EMNLP

Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)

h5-index:76

ICRA

IEEE International Conference on Robotics and Automation

h5-index:75

AAAI

AAAI Conference on Artificial Intelligence

h5-index:69

IJCAI

International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)

h5-index:61

各子榜單究竟如何？我們接著一個(gè)個(gè)看。

人工智能

在人工智能類目Top 20榜下，排名第1的是后起之秀NIPS，h5指數(shù)134，高于第2名ICML 21分。

△ 人工智能影響力Top 20榜

在NIPS中，影響力Max的論文出自谷歌技術(shù)大牛Jeff Dean之手，論文題目為Distributed Representations of Words and Phrases and their Comp。

亞軍ICML(International Conference on Machine Learning)的研究范圍不難理解，其又稱為國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)大會(huì)，由國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)主辦，每年舉辦一次。

位列季軍寶座的是英國(guó)期刊Expert Systems with Applications，主要研究方向包括信息科學(xué)、電子學(xué)、信息處理方法與技術(shù)。在谷歌學(xué)術(shù)指標(biāo)中，其h5指數(shù)為92。

排名第4和第5的期刊均來(lái)自IEEE，這個(gè)建立于1963年的學(xué)會(huì)目前擁有來(lái)自175個(gè)國(guó)家的36萬(wàn)會(huì)員，且每個(gè)會(huì)員在研究中都“身懷絕技”。

其中，期刊IEEE Transactions On Systems, Man And Cybernetics Part B, Cybernetics主要研究人類、機(jī)器和組織在架構(gòu)或神經(jīng)層面的交流和控制，現(xiàn)已更名為IEEE Transactions on Cybernetics。

位列老5的兄弟期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems主要涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和相關(guān)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的理論，設(shè)計(jì)和應(yīng)用的技術(shù)文章。

在Top 20的榜單中，我們熟悉的AAAI（美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)）協(xié)會(huì)舉辦的年度大會(huì)位列11，但h5指數(shù)只有69，和前幾名拉開(kāi)了明顯差距。

人工智能Top 20地址：

https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=zh-CN&vq=eng_artificialintelligence

計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模式識(shí)別

和人工智能分榜百家齊放、百花爭(zhēng)鳴不同的是，視覺(jué)與模式識(shí)別類目中Top 5均和IEEE有關(guān)有關(guān)。

在計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別類目Top 20榜下，CVPR位居首位，h5指數(shù)188，與第二名ICCV拉開(kāi)了64分的差距。

△ 視覺(jué)與模式識(shí)別影響力Top 20榜

頂會(huì)CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的縮寫，即IEEE國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)與模式識(shí)別會(huì)議。

而國(guó)際計(jì)算機(jī)視覺(jué)大會(huì)ICCV，也由IEEE主辦，與排名第4的CVPR和歐洲計(jì)算機(jī)視覺(jué)會(huì)議（ECCV）并稱計(jì)算機(jī)視覺(jué)方向的三大頂級(jí)會(huì)議。ICCV論文錄用率非常低，是三大會(huì)議中公認(rèn)級(jí)別最高的。

此外，前5名的機(jī)構(gòu)還包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)及模式識(shí)別領(lǐng)域最頂尖的SCI期刊TPAMI，和圖像處理及計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域公認(rèn)的國(guó)際頂級(jí)期刊TIP（IEEE Transactions on Image Processing），它側(cè)重圖像處理的前沿理論與方法，需要非常強(qiáng)的創(chuàng)新性。

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其中，CVPR中引用次數(shù)最高的論文出自華人團(tuán)隊(duì)。

2016年發(fā)表的論文Deep Residual Learning for Image Recognition影響力最高，引用次數(shù)10480次，其作者為當(dāng)時(shí)微軟亞洲研究院的何愷明，張祥雨，任少卿和孫劍。

如今，何愷明已前往Facebook AI研究院，張祥雨和孫劍就職曠視科技研究院，任少卿則成為自動(dòng)駕駛公司Momenta聯(lián)合創(chuàng)始人和研發(fā)總監(jiān)。

引用數(shù)第二的論文為Going Deeper With Convolutions，發(fā)表于2015年，主要介紹了谷歌的GoogLeNet。去年的統(tǒng)計(jì)中，該論文還是引用次數(shù)最多的CV領(lǐng)域論文，不過(guò)現(xiàn)已被ResNet超越~

視覺(jué)與模式識(shí)別Top 20地址：

https://scholar.google.com/citations?hl=zh-CN&vq=eng_computervisionpatternrecognition&view_op=list_hcore&venue=w44irn7CFc0J.2018

計(jì)算語(yǔ)言學(xué)

△ 計(jì)算語(yǔ)言學(xué)影響力Top 20榜

在語(yǔ)言學(xué)領(lǐng)域，已經(jīng)形成一家獨(dú)大的趨勢(shì)，影響力前五的期刊/會(huì)議均屬ACL家族。

其中，ACL(The Association for Computational Linguistics，國(guó)際計(jì)算語(yǔ)言學(xué)會(huì)）影響力最高，h5指數(shù)87。成立于1962年的ACL于今年正式成立ACL亞太分會(huì)（AACL），首屆預(yù)計(jì)于2020年舉行，此后將每?jī)赡昱e行一次。

EMNLP全稱自然語(yǔ)言處理實(shí)證方法會(huì)議（Conferenceon Empirical Methods in Natural Language Processing），由ACL學(xué)會(huì)下屬特殊興趣小組SIGDAT組織，每年召開(kāi)一次。

NAACL HLT名義上是ACL北美分會(huì)，但在NLP圈里也是無(wú)可爭(zhēng)議的頂級(jí)會(huì)議，名稱中的 HLT也直接表示了對(duì)于人類語(yǔ)言處理技術(shù)的關(guān)注。

SemEval全稱國(guó)際語(yǔ)義評(píng)測(cè)比賽（International Workshop on Semantic Evaluation），為ACL下屬的SIGLEX主辦。TACL（Transactions of the Association for Computational Linguistics，）是ACL旗下期刊。

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其中，引用次數(shù)最多的ACL論文是The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit，它發(fā)表于2014年，引用數(shù)達(dá)2537，為CD Manning, M Surdeanu, J Bauer, JR Finkel, S Bethard, D McClosky等人所作。

計(jì)算語(yǔ)言學(xué)Top 20榜傳送門：

https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=zh-CN&vq=eng_computationallinguistics

機(jī)器人

△ 機(jī)器人類目影響力Top 20榜

在機(jī)器人類目中，ICRA以h5指數(shù)75位居榜首。ICRA全稱IEEE International Conference on Robotics and Automation，是IEEE機(jī)器人與自動(dòng)化學(xué)會(huì)主持的旗艦會(huì)議。

TM（IEEE/ASME Transactions on Mechatronics）位居第二，是機(jī)器人與機(jī)電系統(tǒng)領(lǐng)域頂級(jí)期刊，h5指數(shù)62。

IJRR（The International Journal of Robotics Research，國(guó)際機(jī)器人研究雜志），h5指數(shù)61位居分榜季軍。此外，前五名還包括智能機(jī)器人與系統(tǒng)國(guó)際會(huì)議ICIRS，和機(jī)器人領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)期刊TR（IEEE Transactions on Robotics）。

這樣看來(lái)，和語(yǔ)言學(xué)ACL家族一家獨(dú)大類似，機(jī)器人類目下頂會(huì)和期刊大多隸屬于IEEE家族。

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其中，引用次數(shù)最多的論文為SVO: Fast semi-direct monocular visual odometry，發(fā)表于2014年，作者為C Forster, M Pizzoli和D Scaramuzza三人。

想圍觀機(jī)器人子榜單可前往：

https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=zh-CN&vq=eng_robotics

傳送門

完整分類版榜單，可以科學(xué)移步谷歌2018年學(xué)術(shù)指數(shù)榜單首頁(yè)：

https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=zh-CN&vq=en

官方博客上面還有介紹：

https://scholar./2018/08/scholar-metrics-provide-easy-way-for.html

祝天下所有研究人員學(xué)有所得。

作者系網(wǎng)易新聞·網(wǎng)易號(hào)“各有態(tài)度”簽約作者