您的位置:首页 >动态 >

一年一度的谷歌学术期刊和会议影响力TOP100榜单出炉了

最新谷歌学术期刊和会议影响力榜单出炉,本次榜单相比去年变化不可谓不大。AI 顶会几乎全员上榜黑马迭出,CVPR 排名超 Cell,从第十位变成第五,h中位数超柳叶刀直逼第三名 Science;ICLR 从 42 一跃到 17,ACL、AAAI 首次上榜。

一年一度的谷歌学术期刊和会议影响力 TOP 100 榜单出炉了!

虽然谷歌学术每年都会出这样一期榜单,但今年的榜单,对 AI 学界和业界尤为重要!为什么这么说呢?

2020 年,可以说是 AI 顶会的丰收年。虽然受影响无法开展线下会议,专家学者们缺失了面对面进行交流探讨的机会,但今年的 AI 顶会的规模基本上都达到了历史上最好水平。无论是参与的人数、投稿的论文数、评审团成员数、影响力等等,都大有提升。

这样的结果,也带动了 AI 顶会在顶级学术会议地位的提升。这一点,从谷歌学术发布的 2020 最新学术期刊、会议影响力榜单上,得到了非常显著的体现,无疑为 AI 学界和业界都起到了非常好的激励作用。

人工智能顶会黑马迭出,Cell 和 Nature 子刊也被甩在身后

我们先来看一下总榜单。

总榜单上,万年四兄弟 Nature、NEJM、Science 和柳叶刀依旧把持着顶级期刊的冠军、亚军和季军和第四的位置,并且这 4 家的 h5-指数和 h5-中位数相比去年均有提升。 虽然前四名没有变化,但接下来,黑马出现了!

CVPR 从去年的第 10 位,一跃升到 TOP 5,将 Nature Communication 和 Cell 都踩在脚下。h5-指数差一点儿就超越了柳叶刀,而 h5-中位数更是直接超越柳叶刀、直逼第三名 Science。如果按照现在的势头发展下去,不仅柳叶刀第四名的位置不保,甚至连季军宝座恐怕也要易主。 本届榜单还有一匹黑马,那就是 ICLR。虽然在总榜单上的位置不算很高,并没有进入 TOP 10,却是进步最大的 AI 顶会!总榜从 42 直接进入 TOP 20,连跳 15 级;在工程和计算机科学类子榜单 TOP 20 里,也是从 13 名直接进入第三! 从榜单上可以看到,CVPR、ICLR、NeurIPS、ICCV 等几大 AI 顶会均表现不俗,排名相比去年均出现了大幅的提升,只有 ECCV 排名略微下降。 此外,今年的榜单还有一个振奋人心的好消息:AI 顶会 ACL 以及 AAAI 首次上榜,分别位列 72 以及 96。 总结来看:

名称 2019 排名 2020 排名 变化

CVPR 10 5 上升

ICLR 42 17 上升

NeurIPS 27 21 上升

ICML 59 33 上升

ICCV 71 29 上升

ECCV 56 58 下降

ACL - 72 上升

AAAI - 96 上升

另外在工程和计算机科学类子榜单 TOP 20 里,AI 顶会也是大放异彩!

总结来看:

名称 2019 排名 2020 排名 变化

CVPR 2 1 上升

ICLR 13 3 上升

NeurIPS 8 6 上升

ICML 19 13 上升

ICCV - 11 上升

ECCV 18 20 下降

ACL - - -

AAAI - - -

同为影响力指数,谷歌的 h5 和 JCR 的 IF 有什么区别? 其实,在影响力指数方面,谷歌只是个后起之秀。相比而言,在国内更为知名的,是历史更为悠久、汤森路透(Thomson Routers)的期刊引用报告(Journal Citation Report, JCR)每年发布的影响因子指数 IF。 国内的很多科研评价体系对 IF 有着非常严重的依赖。科研论文有没有发表在 IF 指数高的期刊上、发表了多少篇,直接关乎到论文作者的前程。 但 IF 榜单发布至今,已经逐渐偏离了初衷,不断遭受到越来越多的质疑、争议甚至诟病。尤其是当汤森路透公司宣布将知识产权业务和科学信息业务(IP&Science)以 35.5 亿美元(人民币将近 250 亿)的价格出售给 Onex Corp 和霸菱亚洲投资(Baring Private Equity Asia)后,会员人数超过 43000 名、全球历史最悠久、规模最大的微生物科学协会组织微生物学会 ASM直接对 IF 说不。 而谷歌在 2012 年推出的谷歌学术计量(Google Scholar Metrics),成为 IF 之外,衡量学术期刊、顶会影响力的重要指标。 该评价体系由H指数(h-index 或 Hirsch index),H核心(h-core),H中值(h-median),H5 指数(h5-index),H5 核心(h5-core)和 H5 中值(h5-median)构成。H指数由加利福尼亚大学圣地亚哥分校物理学家 Jorge Hirsch 在 2005 年首先提出。

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。例如,上面的出版物的h-核心有三篇文章,分别是被引用的 17、9 和6。

h-中位数:是指其h-核心中被引用次数的中位数。例如,上述刊物的h中位数为9,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-index、h5-core 和 h5-median 分别是指在过去 5 个完整日历年内发表的文章的h-index、h-core 和h-median。 由于评价体系不同,榜单的差异可谓天差地别。

比如 Nature 在h指数下蝉联第一,但是在 IF 下,今年只排在了 15,连 TOP 10 都没进。而 IF 的第一名 CA-A Cancer Journal for Clinicians,在h指数下连面都没露,直接被排在 100 名往后了。 在排名方面,显然谷歌学术更倾向于 AI,而 JCR 则更偏重医学,尤其对 Nature 相关期刊爱的深沉。TOP 100 中,谷歌学术基本将 AI 顶会都收录了进来;而 JCR 的 IF 中,Nature 是出现最多的字。

如何利用好谷歌学术 直接用谷歌不好吗,为什么我们要切换到谷歌学术呢? Google Scholar (GS)是一个免费的学术搜索引擎,可以被认为是学术版的谷歌。它的搜索范围包括出版商、大学或学术网站的知识库,而不是所有网络公开信息。 使用谷歌学术搜索降低了寻找学术信息的难度,与普通的 Google 搜索有很多区别,比如

你可以选择复制不同风格的格式化引文

给出与你搜索内容相关度最高的可靠研究

尽管谷歌学术搜索是免费的,但大部分内容并不是免费的,谷歌会尽可能找到可全文阅读的副本

搜索结果简洁明了,前两行是文献关键信息,中间是摘要,底部包含了引用计数等信息,右侧的链接相当于「阅读原文」了。

不知你有没有注意到下方有个版本信息,这个链接将显示文章的其他版本或文章的其他存储库,其中一些可能有免费下载版本。

点击图中的引号,就能弹出各种格式的引用链接,直接复制即可。 尽管谷歌学术

搜索每次只返回 1000 个结果,但是仍然有太多的内容需要过滤,所以你需要一个更有效的方法来定位相关的文章。我们整理了一些建议,可以帮助你节省一部分时间: 谷歌学术搜索不区分大小写。所以你不用费时间把「machine」切换为「Machine」。 使用关键词而不是完整的句子。假设你的研究课题是关于自动驾驶汽车的。对于常规的谷歌搜索,我们可能会输入类似于「自动驾驶技术现状如何」的内容。而在 GS 中,这样的搜索结果跟预期会差很多。 使用引号搜索精确匹配。如果你把你的搜索短语放入引号中,GS 会在文档标题和正文中搜索该短语的精确匹配。如果没有引号,GS 会将每个单词分开处理。 在搜索词组中添加年份,可以获得在特定年份发表的文章。 使用侧边栏控件调整搜索结果。使用左侧面板的选项,可以进一步调整搜索结果,限制年份,包含或排除专利等,还可以根据相关性或日期对结果进行排序。 使用布尔运算符。搜索不区分大小写,但是有一些布尔操作符可以用来控制搜索,这些操作符必须是大写的。NOT 可以放在单词或短语前面,以排除包含它们的结果。除了 NOT,可用的还有 AND、 OR。 说这么多可能有点云山雾绕,所以为大家总结了下面这个表格,可以清晰地理解各种方式的搜索结果。

如果上面这些方法还不能满足你的需求,可以尝试谷歌的高级搜索,但是可能会过滤掉一些原本重要的内容。

除了谷歌学术,还有哪些好用的搜索引擎呢?

国产的学术搜索引擎 Aminer 在计算机和人工智能领域是相当有优势的。比如搜索知识图谱,这个领域的顶级会议、学术大牛、高被引学者的详细信息一键可得。

还可以按学者

搜索,比如我们搜索知识图谱领域的知名学者「唐杰」,立马可以看到唐杰教授的最新研究,过往几年的论文发表情况,登录之后还能看到更多详细信息。

很多 Nature、Science 的论文只能看到个摘要可是愁煞人,这时你就需要 sci-hub 了,只要输入你想下载的文献题目、DOI 等信息就可以获取到该文献的下载链接,给我 url,还你一个 pdf!

除了上面这些,还有一些政府机构或大学图书馆也提供很好的学术资源,比如 DOAJ(瑞典的隆德大学图书馆设立),PMC(国立卫生研究院提供,存档生物医学,生命科学科研文献)等,这些垂直领域的搜索引擎也是很好用的。

免责声明:本文由用户上传,如有侵权请联系删除!