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2018GoogleScholarMetric新出炉期刊会议影响力排名一览-【新闻】

发布时间:2021-04-05 22:52:00 阅读: 来源:三通厂家

AI 科技评论编者按:Google Scholar 自 2004 年年底推出后,影响力日益增大,在学术界也广受好评。与影响力较大的 Web of Science 相比,谷歌学术有不少优点:不仅能提供免费检索,其涵盖范围也远大于 Web of Science。与此同时,随着其 Google Scholar Metric 影响力的提高,影响因子的地位也受到了冲击。

与同类型的影响因子相比,Google Scholar Metric 有着比较明显的优越性:

第一,影响因子只基于过去 2 年数据进行影响力评估,而 Google Scholar Metric 统计了过去 5 年的数据,因而更能体现一个出版物的持久影响力。

第二,Google Scholar Metric 采用 h5 因子进行评价,更能体现出版物综合整体实力,而不会像影响因子那样很容易受某篇高引用文章的影响,而使影响力排名不尽合理。

第三,Google Scholar Metric 能够更为准确的体现一个出版物的实际影响。一般而言,当两个出版物发表文章数量不同,而影响因子接近时,发表量多的文章的影响力更广——这种差别在影响因子上看不出来,而能很明显地体现在 Google Scholar Metric 上。

h 因子评价体系最初由 UCSD 物理学家 Jorge Hirsch 提出,被用于评价一个学者的影响力。该评价体系目前通常基于两个数据库进行统计,一个是 Web of Science,另一个就是 Google Scholar。不过现在,越来越多的学者开始采用Google Scholar 进行统计,因其更具有广泛的代表性。而这一趋势势必也将对 Google Scholar Metric 和影响因子的竞争产生重要的影响。

2018 年 8 月 3 日,Google Scholar 发布了 2018 年最新学术期刊和会议影响力排名。其中,Google Scholar Metric 基于 h5-index(h5 因子)和 h5-median(h5 中位数)两项指标,来衡量期刊和会议的影响力:

h5-index(h5 因子):指某一出版物在过去 5 年发表的论文之中,至少有 h5 篇论文,且每篇论文的引用数量不低于 h5 次。

h5-median(h5 中位数):指进入 h5-index 的所有论文的引用中位数。

下面, AI 科技评论就聚焦人工智能、计算语言学、计算机视觉&模式识别、数据挖掘&分析

以及机器人技术 5 大模块,对排名靠前的期刊/会议论文进行了盘点:

Artificial Intelligence(人工智能)

排名第一:NIPS(神经信息处理系统进展大会)

NIPS 是 Artificial Intelligence 类目下排名最高的学术会议,它的 h5-index 为 134,h5-median 为 221,表明在 2014 年-2018 年,NIPS 至少有 134 篇论文被引用了至少 134 次;进入 h5-index 统计的 134 篇论文的引用中位数为 221 次。

引用量最高的是 Tomas Mikolov、Ilya Sutskever、Kai Chen、Greg S. Corrado、Jeff Dean 的论文 Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality(2013),被引用了 8463 次;

引用量排名第二的是 Ilya Sutskever、Oriol Vinyals、Quoc V. Le 的论文 Sequence to Sequence Learning with Neural Networks(2014),被引用了 4036 次;

排名第三的是 Ian Goodfellow、Jean Pouget-Abadie、Mehdi Mirza、Bing Xu、David Warde-Farley、Sherjil Ozair、Aaron Courville、Yoshua Bengio 的论文 Generative Adversarial Nets(2014),被引用了 4032 次。

NIPS 始于 1987 年,最初是定位为研究探索生物和人工神经网络的互补性开放跨学科会议。随着近年来尤其是 2012 年之后的机器学习的逐步兴起,NIPS 的关注度与日俱增,成为了人工智能领域参与人数最多的学术会议之一。

前一周的「门票十分钟卖光」事件的主角——便是 NIPS。回顾

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