【谷歌重磅发布2017学术影响因子】AI、视觉、机器人TOP20 榜单


1 新智元报道

来源: Google Scholar

报道:弗格森 刘小芹

【新智元导读】 近日,谷歌发布了2017最新版本的谷歌学术指标,对收录的会议和期刊论文根据被引用情况进行排名。在人工智能领域,arXiv排在第一超越了著名的NIPS。在更细分的领域,比如计算机视觉中,CVPR排在第一。以“机器学习”为关键词进行排名,ICML排名第一。谷歌同时也发布了具体会议和期刊被引用最多的文章,比如,视觉领域的文章被引用得最多的是 Wei Liu和贾扬清等人合作介绍GoogLeNet的论文。

谷歌学术指标提供了一个简便的方法,让学者们可以迅速地看到学术出版物上最新文章的影响力。

近日,谷歌发布了2017最新版本的谷歌学术指标( 2017 version of Scholar Metrics),本次发布覆盖了从2012到2016年发布的所有文章,并包括截至2017年6月在谷歌学术搜索中索引的所有文章引用情况。

谷歌学术指标收录的文章包括:遵守谷歌学术收录准则的网站、计算机和电子工程领域特定的会议论文、以及来自arXiv和NBER的预印本。 2012-2016,出版低于100篇文章的出版物,或者这段时间内没有被引用的出版物没有被收录在内。

在谷歌的官方网站上,你可以用特定的类型关键词进行搜索,比如 Ceramic Engineering、 High Energy & Nuclear Physics 或者 Film ;或者更宽泛的领域,比如 Engineering & Computer Science 或者 Humanities, Literature & Arts 。

在网站上,你可以看到根据5年高引用(h-index)和 h-median 指标排名的前20出版物。你也能看到不同语种排名前100的出版物,比如中文、西班牙语和葡萄牙语。每一个出版物,你可以点击 h5-index 查看改出版物被引用最多的论文。

学者指标包括除了每个类别和每个语言页面上列出的大量出版物。您可以在搜索框中的标题中输入单词,例如[allergy],[cardiología],[biomarkers],找到这些内容。

谷歌学术把英文类出版物分为以下几大类:

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

英文类出版物,网站列出了TOP100的名单,其中 Nature 排名第一,H5指数366,H5中位数563。

在工程和计算机科学类目下,排名第一的是Advanced Materials(先进材料)。《先进材料》(英语:Advanced Materials)是一本涵盖材料科学的学术周刊。期刊发表的文章经过同行评审,论文类型包括通讯、综述和特稿,内容涉及物理学、化学、生物学、纳米科学和技术、冶金学、陶瓷和生物材料。

排在第2位的是 Nano Letters(纳米通讯)。Nano Letters 是国际纳米科学技术领域的权威学术期刊,由美国化学学会出版,其目的是快速公布一项研究的关键部分,因此倾向于发表短小、通讯样式的文章。

排名第3的是 Energy & Environmental Science(能源与环境科学)。这是一份2008年起由英国英国皇家化学院发行的学术期刊,内容涵盖生物化学、生物物理以及化学工程。

我们比较熟悉的 CVPR 排在第6位,CVPR全称IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR(IEEE计算机视觉与模式识别会议),是由IEEE举办的计算机视觉领域的顶级会议,近年来每年有约1500名参加者,收录的论文数量在300篇左右。

排名第5,第7,第8的分别是Nature的三种子刊,Nature Materials(自然-材料科学),Nature Nanotechnology(自然-纳米技术)和 Nature Photonics(自然-光子学)。

工程和计算机科学类目下分为56个子领域,其中包括人工智能、计算机语言学、计算机视觉与模式识别、人机交互、Robotics。下文将对这些领域进行详细介绍。

arXiv上计算机科学类以Learning为关键词的文章被排在了这个列表的第一名,H5指数107。顶会NIPS排在了第二名,Expert Systems with Applications 排在第三。

来看看这一领域arXiv 被引最多的论文前三名:

第一名是阿姆斯特丹大学、Open AI 研究员 Diederik P. Kingma 和多伦多大学的Jimmy Lei Ba2014年合作的论文:《 Adam:A Method for Stochastic Optimization》,引用次数多达 2752 次。

第二名是蒙特利尔大学的Yoshua Bengio, Aaron Courville和 Pascal Vincent 联合完成的《Representation Learning: A Review and New Perspectives》。

第三名是谷歌的 Sergey Ioffe 和 Christian Szegedy的《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》。

在计算机视觉与模式识别领域,IEEE的CVPR领先arXiv排在第一名,ICCV排在第六。

视觉领域的文章被引用得最多的是Christian Szegedy, Wei Liu, 贾扬清, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, Andrew Rabinovich等人共同完成的《Going Deeper With Convolutions》,这篇论文介绍了谷歌的GoogLeNet,见下图:

该领域被引最多的文章中,还有一篇也非常值得关注。微软亚洲研究院研究员孙剑、何恺明以及西安交通大学和中国科学技术大学的实*生张祥雨和任少卿共同合作的研究《Deep Residual Learning for Image Recognition》。这篇文章排在了第三名,被引2451次。

CVPR该领域被引文章列表详情:https://scholar.google.com/citations?hl=en&vq=eng_computervisionpatternrecognition&view_op=list_hcore&venue=l60tToE7K3UJ.2017

在自然(Google scholar中的分类是Computational Linguistics)领域,排名第一的是 arXiv 的“计算机与语言”板块(cs.CL)。

arXiv之后,第2~5位均是会议。排名第2的是ACL,全名Meeting of the Association for Computational Linguistics(国际计算语言学年会),是计算机语言学和自然语言处理领域最高级别的国际学术年会。ACL年会已有55年历史,每年发表的论文都反映了NLP领域的最新研究进展和学术动向。

第3~5位分别是EMNLP,HLT-NAACL和LREC三个学术会议。

排名第一的是 arXiv 的“计算机与语言”板块(cs.CL)被引用最多的三篇文章,排在第一的是由Tomas Mikolov,Ilya Sutskever,Kai Chen,Greg S. Corrado和Jeff Dean等人共同完成的《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》。

在谷歌学术的网站上,可以使用自定义关键词进行搜索,新智元以“Machine Learning”为关键词进行搜索,获得的结果如下:

以 Machine Learning 为关键词进行搜索,可以看到谷歌学术的排名第一的是 International Conference on Machine Learning (ICML) 。ICML如今已发展为由国际机器学习学会(IMLS)主办的年度机器学习国际顶级会议。

第二名是arXiv上的 ML 类别。第三名:The Journal of Machine Learning Research 。

排名第一的ICML大会被引用最多三篇的论文:

被引用第二多的论文,DeCAF: A Deep Convolutional Activation Feature for Generic Visual Recognition。作者包括:Jeff Donahue, 贾扬清 , Oriol Vinyals, Judy Hoffman, Ning Zhang, Eric Tzeng, Trevor Darrel。

2012年,吴恩达与Jeff Dean,Quoc V. Le , Marc’Aurelio Ranzato ,Rajat Monga ,Matthieu Devin,Kai Chen ,Greg S. Corrado 等人合作的论文 Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning排在了第三名,被引用了1258次。

谷歌学术查询地址:https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=en&vq=eng

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