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编辑:大卫·拉延·皮奇

【新智元导读】谷歌最新学术指标出炉！今年，AI顶会黑马迭出，CVPR仍保持总榜第4，ICLR和NeurIPS排名继续跃升。值得一提的是，ICCV、ICML直接挤进前20。

谷歌学术期刊和会议影响力年度百强榜单已经出炉！

今天，谷歌学术发布了2022年的最新学术指标。

今年总榜前三依然没有悬念。自然再次获得第一，NEJM排名第二，科学排名第三。

此外，AI学术峰会将在今年的综合排名中再次大放异彩。

CVPR继续保持在总榜单的第四位，仅次于理科！

2021年，只有CVPR、ICLR和NeurIPS位列总榜单前20名，今年新增了两个ML/CV峰会。

加拿大滑铁卢大学计算机教授Gautam Kamath第一时间在社交媒体上传播了这一消息。

CVPR总榜第4，ICCV、ICML挤进前20

在所有学科的总榜单上，排名靠前的都是大家熟悉的顶级期刊和顶级会议，计算机方向的都是顶级会议。

Nature、NEJM、Science分别位列前三。

此外，另一家顶级医学期刊《柳叶刀》排名第五，化学和材料科学顶级期刊《AM》排名第六，《自然》子期刊之一《自然通讯》排名第七，三大NC之一的《细胞》排名第八。

Top10中剩余的三个位置被计算机方向的顶级会议占据，CVPR第4，ICLR第9，NeurIPS第10。

如果我们把目光扩展到前20名，入选的计算机俱乐部将增加到5个，ICCV第17，ICML第19。

2021年总清单

与上面的2021年榜单相比，今年榜单上的大部分顶尖电脑俱乐部都有一定程度的上升。

除了CVPR排名保持不变，仍为第四名，ICLR从去年的第十名升至第九名，NeurIPS从第十二名升至第十名，ICCV从第三十一名升至第十七名，ICML从第二十三名升至第十九名。

因此，进入前20名名单的顶级计算机数量从去年的3台增加到5台。

工程与计算机榜单：CVPR居首，6顶会入Top20

与往年一样，今年的榜单将入选的学术期刊和会议按照学科和领域分为八大类。

其中，在“工程和计算机科学”类别下，排名如下:

这个类别包含大量的子类别(如化学工程、材料工程、农业工程、环境工程等。)，所以列表显示期刊和会议是交织在一起的。

如果我们只关注计算机科学，该列表将再次成为世界顶级会议，CVPR名列榜首。今年共有6场计算机顶级会议将进入前20名，其中Top 5占据4席，几乎称霸榜单。

他们是CVPR(第1)、ICLR(第3)、NeurIPS(第4)、ICCV(第5)、ICML(第6)、ECCV和AAAI(第18)。

接下来，我们来看看“工程与计算机”下与计算机相关的子类别。

人工智能

在人工智能类别下，我们熟知的ICLR名列第一。h5指数是286，中位数是533。

ICLR最近五年最有影响力的文章是TN Kipf，M Welling于2017年发表的《用图形革命网络进行半监督分类》，引用次数为11127次。

第二名是尼普斯，h5指数为278，比ICLR低8。NIPS下排名第一的文章《你需要的只是关注》，也是2017年发表的。被引用次数高达45081次。

第三名是ICML，从名字就可以看出是专门研究机器学习的。这个大会也叫国际机器学习大会，由国际机器学习学会主办，每年举办一次。

第四名是AAAI人工智能会议，这是人工智能领域的主要学术组织之一。协会主办的年会是国际上最重要的人工智能学术会议之一，影响力可见一斑。

前五名中最后一名是IEEE Transactions on Systems，Man and Cybernetics部分，主要研究架构或神经层面的人类、机器和组织的沟通与控制。

值得一提的是，IEEE专注于神经网络和学习系统的兄弟期刊排名第7，这个排名并没有挤进前10。

计算机视觉和模式识别

在计算机视觉和模式识别领域，IEEE家族排名前5。

前五名中有四个与IEEE有关。由此可见IEEE在该领域的影响力。

其中排名第一的CVPR就不用说了，是计算机视觉和模式识别领域当之无愧的峰会。

然而，排名第二的ICCV的论文录取率非常低。CVPR ICCV与排名第三的ECCV(European Computer Vision Conference，欧洲计算机视觉大会)并称为计算机视觉的三大会议。

ICCV是公认水平最高的，也是最难选拔的。

排在第四和第五位的是《IEEE模式分析与机器智能汇刊》和《IEEE图像处理汇刊》，这两篇都是IEEE主办的不同分支的期刊。

此外，CVPR排名第一的论文被引用次数达到25847次。

有两位中国作家，刘和黄。

计算机语言

可见，在计算机语言领域，已经形成了一种主导趋势。

前5名有影响力的期刊/会议属于ACL家族。

其中ACL(国际计算语言学会)影响力最高，h5指数为169。

EMNLP被称为自然语言处理经验方法会议(conference on experimental methods of natural language processing)，由ACL society旗下的特殊兴趣小组SIGDAT组织，每年举办一次。

HLT-NAACL名义上是ACL的北美分支，但也是NLP圈内无可争议的顶级大会。HLT在其名称中也直接表达了对人类语言处理技术的关注。

EACL(欧洲分会)也是计算语言学和自然语言处理领域的重要国际会议。《TACL》是一份ACL杂志。

其中，被引用最多的ACL论文是用于文本分类的通用语言模型微调。这篇论文发表于2018年，引用2720次。它是由J .霍华德和斯路德完成的。

评价标准

事实上，在学术影响力指数方面，谷歌只是一个后起之秀。

相比较而言，国内比较有名的是影响因子指数IF，它的历史更长，每年由汤姆森路由器的期刊引用报告(JCR)发布。

国内很多科研评价体系严重依赖IF。一篇科研论文是否在IF指数高的期刊上发表过，发表了多少篇论文，直接关系到作者的前途。然而，自IF名单发布以来，它逐渐偏离了初衷，受到了越来越多的质疑、争议甚至批评。

谷歌学术指标(Google Academic Metrics)是谷歌在2012年推出的新的学术评价标准体系。成为衡量学术期刊和峰会影响力的重要指标，每年更新一次。

谷歌学术度量的评价体系由h指数、h核心、h中位数、h5指数、h5核心和h5中位数组成。h指数是由加州大学圣地亚哥分校的物理学家Jorge Hirsch于2005年首次提出的。

h指数：指该出版物中至少有h篇文章分别被引用了至少h次的最大数字h。例如，一份出版物有5篇文章被引用，分别是17、9、6、3和2，其h-index为3。h核心：是指该出版物中被引用次数最多的h篇文章的集合。这些文章就是h-index的基础。h-中位数：是指其h-核心中被引用次数的中位数。h中位数是衡量h核心中文章被引次数分布的指标。

最后，出版物的h5指数、h5核心和h5中位数分别指过去五个完整日历年发表的文章的h指数、h核心和h中位数。

参考资料:

完整的分类列表请参考谷歌2022学术索引列表首页:

https://scholar.google.com/citations? view _ op = top _场馆