為了更好地瞭解計算機科學領域會議和期刊的影響力,方便計算機科學領域的研究人員選擇合適平台,清華 AMiner 發佈了計算機科學領域的會議(期刊)的影響力排名。
該榜單基於 2015 年 1 月到 2020 年 7 月五年多的數據,選取了六大指數,以中國計算機學會(以下簡稱 CCF)和清華大學發佈的兩種不同的計算機科學會議(期刊)榜單為基礎,對會議(期刊)從學術影響力、產業影響力、TOP 論文質量等多維度多角度進行綜合性評估。
該榜單收錄了 CCF 榜單下的 568 個會議(期刊)和清華大學榜單下的 368 個會議(期刊),兩個分類的會議(期刊)不完全重合。
相較於大家常用的谷歌 H5 指數,AMiner 的榜單創新性的增加了 TK 指數、上升指數、基礎研究創新指數、應用創新研究指數四種指數,希望可以幫助大家從不同的角度梳理會議排名的情況,而使得榜單本身更加的多元化。大家可以依據自己認可的指標進行二次篩選。
同時榜單也涵蓋了計算機科學下的幾大不同領域。由於會議(期刊)本身會在某些領域具有一定的側重,領域下的篩選也可以幫助大家快速找到更加適合自己方向的會議(期刊)。
榜單鏈接:https://www.aminer.cn/ranks/conf
我們如何評估會議(期刊)
評估會議的六大指數分別是:Google Scholar Metrics 的 H5-Index 及其中位數,同時增加了 TK 指數、上升指數、基礎研究創新指數、應用創新研究指數四種新的指標,以求以更加中立和全面的視角評估會議(期刊)。
1.H5 指數
H5 指數是過去五年內該會議的所有文章中,滿足有 h 篇文章的引用量不小於 h 的,最大的滿足條件的 h 就是這個會議的 H5 指數 例:一個會議近五年有 10 篇文章,它們的引用量分別為 10,8,8,7,6,6,4,3,2,1 那麼這個會議的 H5 指數就是 6。
參考:https://scholar.google.com/intl/en/scholar/metrics.html#metrics
2.H5 中位數
H5 中位數是基於 H5 指數的,它描述的是該會議前[H5 指數]篇文章引用量的中位數 例:同上,因為這個會議的 H5 指數是 6,所以 H5 中位數為 10,8,8,7,6,6 的中位數,即為 7.5。
參考:https://scholar.google.com/intl/en/scholar/metrics.html#metrics
3.TK5指數
TK5指數是為了反映一個會議引用數最高的那些文章的質量如何。我們發現,H5 指數很容易會被一個會議的文章數量所影響。例如:會議 A 共有 1000 篇引用量不小於 20 的文章,則其 H5 指數為 20;會議 B 共有 10 篇引用量大於 10000 的文章,然而其 H5 指數僅為 10。在這種情況下,僅憑藉 H5 指數斷定會議水平的優劣是不科學的,所以我們提出了 TK5 指數來解決這個問題。TK5 指數的定義是:找出一個近 5 年會議引用量最高的K篇文章(這裏我們取 K=10)並得到這K篇文章的具體被引列表,也就是分別都有誰引用了這 K 篇文章。根據得到的K篇文章的K個全引用列表,分別用每一篇文章的引用列表中每篇文章的 citation 指數基於H指數計算模型進行計算,得到 K 個 H 指數,這K個數的中位數即為TK5指數。
4.上升指數
理論上來説,一個文章表現得更加活躍的會議比一個引用量年年降低的會議要優秀。我們選取了每個會議近五年來引用量前 100 名的文章,篩選出它們之中每年引用量都在上升的文章,將這些論文命名為 risingpaper(上升論文)。對於每個會議篩選出來的上升論文算出一個總的 H5 指數,作為上升指數。
5.基礎研究創新指數
對於每個期刊/會議中近五年的全部論文,我們統計了其第一作者所在的機構。選取機構屬於學術界的論文集合,將這一集合中的引用量平均值作為基礎研究創新指數。
6.應用研究創新指數
對於每個期刊/會議中近五年的全部論文,我們統計了其第一作者所在的機構。選取機構屬於產業界的論文集合,將這一集合中的引用量平均值作為應用研究創新指數。
(注:這兩個創新指數分別體現學術界和產業界兩個方向的研究創新情況,其比較結果對於學術界以及產業界的創新研究現狀具有一定的參考價值。)
7.指標圖計算方法:
在 600 個期刊會議中,我們找出每一個指數下的最高值,作為指標圖該維度的最大值,並設定一個大於零的最小值(如下圖),其餘指標按比例顯示在指標圖上。
特色榜單功能-智能問答科研助手
為了讓大家更快速和更簡便的篩選到更有價值的信息,頁面提供了智能問答的科研助手。該助手可以回答以下五個問題:
1.最牛的論文有哪些
在這裏大家可以輸入會議名稱,選取想要了解的時間段,即可得到該時間段內被引數量最高的論文,也就是我們説的最牛論文。(注:這裏的評價指標為論文的被引數,而不是會議中評價的 TOP 論文)
2.華人作者在各大會議中的佔比情況如何
在這裏大家可以通過輸入會議名稱,瞭解在該會議中華人作者的佔比情況。(注:華人作者通過會議中備註的國籍、作者是否是中文名來篩選,除此之外默認為非華人作者)
3.會議的排名數據會受到其所在領域的影響嗎
在這裏大家可以瞭解不同領域在近五年內的平均H5值,這個數據關係到最近五年研究熱點的變化,熱門領域的 H5 值可能會相較於非熱門領域偏高,從而導致該領域下的會議排名普遍偏高。
4.想了解會議的最優指標
在這裏大家可以通過輸入會議名稱來了解該會議在以上提到的六大指標中,哪一種指標最突出。同時提供了,該會議在學術領域(基礎研究創新指數)和產業領域(應用研究創新指數)中,哪一個領域更為突出。
5.各大期刊會議熱點話題
在這裏大家可以通過輸入會議名稱瞭解,近五年內該會議的 top 熱點關鍵詞,以此可以判斷該會議中學生學者更為關注的研究領域。
會議(期刊)內容展示
如果大家需要詳細瞭解某個會議的相關情況,可以點擊會議名稱進入其單獨頁面。
單個會議(期刊)頁面包括以下幾大內容板塊:
1.關鍵詞
該板塊通過篩選論文的名稱、摘要和關鍵詞部分綜合計算得出。可以通過選擇不同的時間階段,來了解該階段該會議(期刊)的 Top 關鍵詞。
2.作者統計
該板塊通過彙總會議(期刊)作者新信息,統計了該會議(期刊)作者的、國家和地區及語言的佔比情況。同時為大家總結了近五年內的 Top 作者情況。
3.刊物統計
該板塊從三個維度:被引數、作者、學校及機構統計了論文發表的情況,大家可以通過不同的維度進行篩選,以瞭解該會議下的最牛論文、最牛作者及最牛機構。
總的來説,AMiner 為廣大學生學者提供了一個更加全面的、更加多元的計算機科學領域的會議(期刊)期刊榜單。希望該榜單可以幫助該領域的研究人員評估不同的會議情況,選擇更加適合自己的發表平台,也可以幫助剛剛進入該領域的學生了解各大會議(期刊)的基本情況。
PS:數據上依舊存在侷限性,如有問題,歡迎大家在下方評論指正。
編輯:趙雅琦
排版:趙辰霞
編審:毛瀟、王新凱