谷歌2019 学术指标发榜：CVPR首次进入Top 10，何恺明论文引用最高！
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2019-07-30 08:26
新智元报道
编辑：肖琴
【新智元导读】今天，谷歌发布了2019最新版学术指标，对收录的会议和期刊的影响力进行排名。AI类的多个顶会进入榜单Top 100，CVPR更是进入前10，而何恺明的“深度残差网络”单篇引用次数高达25256次，引用量最高！
今天，谷歌正式发布了2019年版的学术指标(Scholar Metrics)。
本次发布涵盖2014-2018年发表的文章，并包括了截至2019年7月在谷歌学术中被索引的所有文章的引用 。
最新版的谷歌学术指标有以下亮点：
两大自然科学顶刊Nature和Science分别排名第一和第三；
计算机视觉顶会CVPR首次进入综合榜单Top 10；
一共有六个人工智能类顶会进入综合榜单Top 100；
多篇人工智能论文出现在Nature的高引论文中；
何恺明的“深度残差学习”论文是最近5年CV类引用次数最多的论文，被引25256次
谷歌学术指标为作者提供了一种简便的方法，让学者们可以快速评估学术出版物最近文章的影响力。
学术指标的收录包括遵循谷歌学术收录指南的网络期刊，并选择了工程和计算机科学的主要会议。2014-2018年间论文少于100篇的出版物，或2014-2018年间未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（h5指数）和 h5中位数指标排名的前 20 出版物。你也可以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 查看该出版物被引用最多的论文。
学术指标包括超出按类别和按语言列出的大量出版物。你可以通过在搜索框中输入关键词来找到这些内容，例如[security]、[soil]、[medicina]。
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
综合排名Top 20
首先来看看综合排名。
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 368，H5 中位数 546。
另一科学顶刊Science排名第三，H5指数338，H5中位数511。
特别值得注意的是，计算机视觉的顶会CVPR排名进入了Top 10。去年CVPR的排名是第20，一跃进步了10名。
此外，AI 领域另一个备受关注的会议 NeurIPS，也在综合排名中位列第 27（去年是第54）。
其他人工智能类会议，ICLR排名第42，ECCV排名第56，ICML排名第59，ICCV排名第71。
此外，IEEE系期刊中《IEEE模式分析与机器智能学报》排名第76，《IEEE工业电子学报》排名第81，《IEEE电力电子学报》排名第98。
再来看单篇论文的被引次数：
其中，Nature杂志今年来被引用次数最高的Top 5论文中，人工智能相关论文占了3篇，分别是LeCun、Bengio和Hinton2015年发表的“Deep Learning”综述论文，DeepMind的“Q-network”深度强化学习论文，以及同样来自DeepMind的“通过深度神经网络和树搜索掌握围棋游戏”论文。
工程与计算机类的Top 20
工程和计算机科学类目下分为 56 个子项目，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等。下文将对这些领域进行详细介绍。
人工智能Top 20
一眼看去，人工智能分类(不包含CV、NLP等子领域)的TOP 20有多个是顶会，包括前面提到进入综合榜单TOP 100的NeurIPS、ICLR和ICML。
此外，AAAI虽然没有进入总榜Top 100，但在人工智能类排名第7。
让我们来发表在人工智能类会议中被引用次数最高的论文：
1. Adam: A Method for Stochastic Optimization.
DP Kingma, J Ba
ICLR
引用次数：25240
2. Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition.
K Simonyan, A Zisserman
ICLR
引用次数：24554
3. Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift.
S Ioffe, C Szegedy
ICML, 448-456
引用次数：11293
4. Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks
S Ren, K He, R Girshick, J Sun Proceedings of the 28th International Conference on Neural Information …
引用次数：10517
5. Generative adversarial nets
IJ Goodfellow, J Pouget-Abadie, M Mirza, B Xu, D Warde-Farley, S Ozair, ...
Proceedings of the 27th International Conference on Neural Information …
引用次数：10175
可以看到，Adam随机优化方法以25240次引用排名第一，何恺明大神的Faster R-CNN以10517次引用进入前5，比Goodfellow的生成对抗网络论文略高。
在计算机视觉与模式识别领域，三大视觉顶会CVPR、ECCV和ICCV分列前三。
第4和第5则分别是IEEE系的两本会刊：《IEEE模式分析与机器智能学报》和《IEEE图像处理学报》，两者h5指数均超过100.
接下来是计算机视觉与模式识别类引用最高的论文：
1. Deep Residual Learning for Image Recognition
K He, X Zhang, S Ren, J Sun
Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern …
引用次数：25256
2. Going Deeper With Convolutions
C Szegedy, W Liu, Y Jia, P Sermanet, S Reed, D Anguelov, D Erhan, ...
Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern …
引用次数：14424
3. Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
S Ren, K He, R Girshick, J Sun
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 39 (6), 1137-1149
引用次数：10517
4. Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
J Long, E Shelhamer, T Darrell
Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern …
引用次数：10153
5. Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Semantic Segmentation
R Girshick, J Donahue, T Darrell, J Malik
Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern …
引用次数：8960
这个类别中，何恺明的“深度残差网络”以25256次引用排名第一！（由于被IEEE计算机视觉与模式识别论文集收录，Faster R-CNN出现了两次。）
在自然语言处理（Google scholar 中的分类是 Computational Linguistics）领域，不出意外，排名前三的是三大NLP顶会：ACL、EMNLP和NAACL。
接下来是计算语言学类引用最高的论文：
1. Glove: Global Vectors for Word Representation
J Pennington, R Socher, C Manning
Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language …
引用次数：8358
2. The Stanford CoreNLP Natural Language Processing Toolkit.
CD Manning, M Surdeanu, J Bauer, JR Finkel, S Bethard, D McClosky
ACL (System Demonstrations), 55-60
引用次数：5618
3. Convolutional Neural Networks for Sentence Classification
Y Kim
Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language …
引用次数：4551
4. Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation
K Cho, B van Merrienboer, C Gulcehre, D Bahdanau, F Bougares, ...
Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language …
引用次数：3629
5. A Convolutional Neural Network for Modelling Sentences
N Kalchbrenner, E Grefenstette, P Blunsom
Proceedings of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational …
引用次数：1838
最后，我们分别看一下人机交互和机器人学领域的Top 20顶刊/顶会：
人机交互类Top 20
机器人类Top 20
h5 指数是指在过去整整 5 年中所发表文章的 h 指数。h 指在 2014-2018 年间发表的 h 篇文章每篇至少都被引用过 h 次的最大值。
出版物的 h5 中位数，是指出版物的 h5 指数所涵盖的所有文章获得的引用次数的中位值。
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