安妮 雷刚 发自 凹非寺

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

学术出版哪家强？AI论文影响力是否又有新变化？

刚刚，谷歌发布了2018年最新版学术指标（Google Scholar Metrics，GSM）榜单。通过综合衡量学术会议和期刊论文中已发表的论文，谷歌对学术出版物及论文的影响力做出了排名。

在这份新出炉的榜单中，所有学术出版物中影响力Top 3是谁？对学术圈产生核弹式影响的那篇论文又出自谁手？人工智能领域期刊和顶会与历年相比有何变化，反映了什么问题？

别急，在接下来的内容中，量子位将一一介绍。要发车了，你准备好了么？

评价指标

和去年一样，2018年谷歌学术指标将出版物的范围划定至最近5年，即对2013年至2017的学术期刊论文及计算机科学和电气工程的相关会议论文进行评估。

和SCI影响因子的评估标准不同，谷歌主要依据3个评价因素：

• h指数(h-index)：所有发表论文中，至少有h篇分别被引用了至少h次，则期刊/会议的h指数为h
• h核心(h-core)：指期刊/会议引用最多的h篇论文
• h中值(h-median)：h核心中引用次数的中位数

举个，若某期刊共发表5篇论文，被引用次数分别为17、9、6、3和2次，则该杂志的h指数为3，h核心为被引用了17，9、6次的那几篇论文，h中值为9。

依据这样的标准，谷歌揭晓了所有领域学术出版物影响力最强的Top 100榜。不难发现，人工智能领域的期刊和会议，明显呈现上升势头。

NIPS首次跻身Top 100

先看所有学术领域的Top 100榜局势如何——

△ 影响力最高出版物Top 100榜单

和去年一样，Nature、The New England Journal of Medicine（《新英格兰医学杂志》）和Science还是雷打不动的前三名。

高居榜首的Nature中，目前被引次数最高的论文来自AI领域，题目极为简明：

Deep Learning。

这是一篇综述，由深度学习“三巨头”共同打造，发表于2015年5月，被引用次数已经达到8519次，比第二名高出3000多次。

要知道，谷歌去年放榜时，它在Nature论文中还只是排在第7，只被引用了2904次。

如果你还没有读过，这里有Hinton放出的PDF版：

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

地位飙升的不止这篇论文。人工智能相关学术会议的排名也在提升。

Top 100去年今年榜单对比可发现，CVPR的排名相比提升15名，位列No.20。而NIPS发力更猛，今年首次跻身Top 100榜，位居第54名，AI领域研究上升势头明显。

无论CVPR还是NIPS，都是人工智能领域大家非常熟悉的顶级会议了。

CVPR（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition）即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议，一年举办一次。

而NIPS（Conference on Neural Information Processing Systems），全称神经信息处理系统大会，是每年12月举办的国际会议。不过，明年NIPS可能就要更名了。今年春天曾有一众大佬“死磕”NIPS，称这名字涉及色情和仇日，执行委员会目前正在讨论新名字~

其实，过去5年里，人工智能相关出版物的h指数也一直在提高，量子位直观地展示一下它们的上升速度：

CVPR一直遥遥领先，而NIPS上升势头非常迅猛，ICCV略逊一筹，之后是ICML和ECCV。计算机视觉期刊TPAMI五年来变化并不明显。

在这份Top 100榜下，谷歌还将英文出版物分为8类研究方向：

• 商业、经济和管理
• 化学和材料科学
• 工程和计算机科学
• 健康和医学科学
• 人文、文学和艺术
• 生命科学和地球科学
• 物理和数学
• 社会科学

上述每个方向均有若干更细小的具体研究领域。在工程和计算机科学分之下，还包含着人工智能、计算机视觉、机器人等58个领域的Top 20子榜单。

泛AI领域排名总结

首先根据最新发布的榜单，量子位总结了一下在泛人工智能领域，讨论较多的知名学术会议或者期刊的2018年排名情况。

所谓泛人工智能领域，对应AI、CV、机器人、大数据等多个细分领域。以下是我们总结的情况：

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 指数: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

各子榜单究竟如何？我们接着一个个看。

人工智能

在人工智能类目Top 20榜下，排名第1的是后起之秀NIPS，h5指数134，高于第2名ICML 21分。

△ 人工智能影响力Top 20榜

在NIPS中，影响力Max的论文出自谷歌技术大牛Jeff Dean之手，论文题目为Distributed Representations of Words and Phrases and their Comp。

亚军ICML(International Conference on Machine Learning)的研究范围不难理解，其又称为国际机器学习大会，由国际机器学习学会主办，每年举办一次。

位列季军宝座的是英国期刊Expert Systems with Applications，主要研究方向包括信息科学、电子学、信息处理方法与技术。在谷歌学术指标中，其h5指数为92。

排名第4和第5的期刊均来自IEEE，这个建立于1963年的学会目前拥有来自175个国家的36万会员，且每个会员在研究中都“身怀绝技”。

其中，期刊IEEE Transactions On Systems, Man And Cybernetics Part B, Cybernetics主要研究人类、机器和组织在架构或神经层面的交流和控制，现已更名为IEEE Transactions on Cybernetics。

位列老5的兄弟期刊IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems主要涉及神经网络和相关学习系统的理论，设计和应用的技术文章。

在Top 20的榜单中，我们熟悉的AAAI（美国人工智能协会）协会举办的年度大会位列11，但h5指数只有69，和前几名拉开了明显差距。

人工智能Top 20地址：

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

计算机视觉和模式识别

和人工智能分榜百家齐放、百花争鸣不同的是，视觉与模式识别类目中Top 5均和IEEE有关有关。

在计算机视觉与模式识别类目Top 20榜下，CVPR位居首位，h5指数188，与第二名ICCV拉开了64分的差距。

△ 视觉与模式识别影响力Top 20榜

顶会CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的缩写，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。

而国际计算机视觉大会ICCV，也由IEEE主办，与排名第4的CVPR和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议。ICCV论文录用率非常低，是三大会议中公认级别最高的。

此外，前5名的机构还包括计算机视觉及模式识别领域最顶尖的SCI期刊TPAMI，和图像处理及计算机视觉领域公认的国际顶级期刊TIP（IEEE Transactions on Image Processing），它侧重图像处理的前沿理论与方法，需要非常强的创新性。

其中，CVPR中引用次数最高的论文出自华人团队。

2016年发表的论文Deep Residual Learning for Image Recognition影响力最高，引用次数10480次，其作者为当时微软亚洲研究院的何恺明，张祥雨，任少卿和孙剑。

如今，何恺明已前往Facebook AI研究院，张祥雨和孙剑就职旷视科技研究院，任少卿则成为自动驾驶公司Momenta联合创始人和研发总监。

引用数第二的论文为Going Deeper With Convolutions，发表于2015年，主要介绍了谷歌的GoogLeNet。去年的统计中，该论文还是引用次数最多的CV领域论文，不过现已被ResNet超越~

视觉与模式识别Top 20地址：

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

计算语言学

△ 计算语言学影响力Top 20榜

在语言学领域，已经形成一家独大的趋势，影响力前五的期刊/会议均属ACL家族。

其中，ACL(The Association for Computational Linguistics，国际计算语言学会）影响力最高，h5指数87。成立于1962年的ACL于今年正式成立ACL亚太分会（AACL），首届预计于2020年举行，此后将每两年举行一次。

EMNLP全称自然语言处理实证方法会议（Conferenceon Empirical Methods in Natural Language Processing），由ACL学会下属特殊兴趣小组SIGDAT组织，每年召开一次。

NAACL HLT名义上是ACL北美分会，但在NLP圈里也是无可争议的顶级会议，名称中的 HLT也直接表示了对于人类语言处理技术的关注。

SemEval全称国际语义评测比赛（International Workshop on Semantic Evaluation），为ACL下属的SIGLEX主办。TACL（Transactions of the Association for Computational Linguistics，）是ACL旗下期刊。

其中，引用次数最多的ACL论文是The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit，它发表于2014年，引用数达2537，为CD Manning, M Surdeanu, J Bauer, JR Finkel, S Bethard, D McClosky等人所作。

计算语言学Top 20榜传送门：

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

机器人

△ 机器人类目影响力Top 20榜

在机器人类目中，ICRA以h5指数75位居榜首。ICRA全称IEEE International Conference on Robotics and Automation，是IEEE机器人与自动化学会主持的旗舰会议。

TM（IEEE/ASME Transactions on Mechatronics）位居第二，是机器人与机电系统领域顶级期刊，h5指数62。

IJRR（The International Journal of Robotics Research，国际机器人研究杂志），h5指数61位居分榜季军。此外，前五名还包括智能机器人与系统国际会议ICIRS，和机器人领域国际顶级期刊TR（IEEE Transactions on Robotics）。

这样看来，和语言学ACL家族一家独大类似，机器人类目下顶会和期刊大多隶属于IEEE家族。

其中，引用次数最多的论文为SVO: Fast semi-direct monocular visual odometry，发表于2014年，作者为C Forster, M Pizzoli和D Scaramuzza三人。

想围观机器人子榜单可前往：

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

传送门

完整分类版榜单，可以科学移步谷歌2018年学术指数榜单首页：

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

官方博客上面还有介绍：

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

祝天下所有研究人员学有所得。

— 完 —

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