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近10年,人工智能发展迅速,如今该领域已经涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、Web与知识工程、机器人、信息检索、人机交互、语音识别、数据挖掘、图形学、可视化、虚拟现实、多媒体、物联网、计算经济学、计算理论、信息系统、计算机安全和数据库等诸多研究方向。
我们节选了和人工智能相关的21个子领域,每个子领域选择1-2个顶级会议或者期刊,根据这些会议和期刊上近10年发表论文的引用情况(根据Goolge Scholar)生成了高引学者列表。
https://www.aminer.cn/ai10
21个子领域是哪些?
这21个子领域具体包含了下图中的20个领域及经典人工智能(AAAI、IJCAI)。
哪些顶级会议和期刊?
如下图所示,我们在每个子领域中选取了1到2个顶级期刊和会议,选取2个的较多,从这些期刊和会议中抽取了近10年发表的论文,并统计每篇论文的引用次数,最后生成了高引学者。(具体期刊和会议如下图)
经典人工智能(Artificial Intelligence) | AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) |
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International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI) | |
计算理论(Theory) | ACM Symposium on Theory of Computing (STOC) |
IEEE Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS) | |
计算经济(Computational Economicsdesc) | ACM Conference on Economics and Computation (EC) |
安全与隐私(Security and privacy) | ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS) |
IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P) | |
人机交互(Human-Computer Interaction) | ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI) |
ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST) | |
ACM International Conference on Ubiquitous Computing (UbiComp) | |
可视化(Visualization) | IEEE Transactions on Visualization & Computer Graphics (TVCG) |
信息检索(Information Retrieval) | International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR) |
机器学习(Machine Learning) | Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS) |
International Conference on Machine Learning (ICML) | |
数据挖掘(Data Mining) | ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD) |
ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM) | |
Web和知识工程(Web and Knowledge Engineering) | International World Wide Web Conference (WWW) |
International Semantic Web Conference (ISWC) | |
计算机视觉(Computer Vision) | IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) |
IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV) | |
计算机图形(Computer Graphics) | ACM SIGGRAPH Conference (SIGGRAPH) |
自然语言处理(Natural Language Processing) | Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL) |
语音识别(Speech Recognition) | IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) |
机器人(Robot) | IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) |
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) | |
数据库(Database) | ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (SIGMOD) |
International Conference on Very Large Data Bases (VLDB) | |
多媒体(Multimedia) | ACM International Conference on Multimedia (MM) |
操作系统(System) | ACM Symposium on Operating Systems Principles (SOSP) |
USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (USENIX) | |
推荐系统(Recommender System) | ACM Recommender Systems (RecSys) |
物联网(Internet of Things) | IEEE Internet of Things Journal (IoT-J) |
虚拟现实(Virtual Reality) | IEEE Virtual Reality Conference (VR) |
数据挖掘领域的引用量TOP3学者是?
高引学者由算法自动统计学者论文引用次数计算得出。以数据挖掘为例,该算法基于学者近10年在KDD会议和WSDM会议发表的所有论文引用次数之和进行排名。在数据挖掘领域列出了TOP100的高引学者,我们可以看到引用量排名前3的学者依次是:斯坦福大学的帅哥副教授Jure Leskovec、伊利诺伊大学芝加哥分校的Philip S. Yu教授和卡内基·梅隆大学Christos Faloutsos教授。
在多个子领域出现的高引学者
在4个领域出现的高引学者
此次有5名高引学者在4个领域均出现了,他们分别是香港科技大学杨强、香港中文大学金国庆、香港中文大学吕荣聪、上海交通大学俞勇和360人工智能研究院院长颜水成。
这5名高引学者在研究领域上有大幅度交叉:
这不仅表明这5位学者在研究方向上的多元化,也表明人工智能很多子领域都是交叉的,并不完全独立。在上一次的AMiner Most Influential Scholar Award 2016中(https://www.aminer.cn/mostinfluentialscholar),出现在4个领域的高引学者仅2人,且均为国外学者,分别是David R. Karger 和 Ravi Kumar,这也看出了中国在人工智能领域的飞速发展。
在3个领域出现的高引学者
此次有18名高引学者在3个领域均有出现。
将其与出现在4个领域的高引学者数据综合来看,可以发现高引学者集中在信息检索、数据挖掘和机器学习领域。另外还有152名高引学者出现在2个领域。
在上一次的AMiner Most Influential Scholar Award 2016中(https://www.aminer.cn/mostinfluentialscholar),出现在3个领域的高引学者有14名,仅有2名华人学者出现在高引学者列表中,分别是伊利诺伊大学芝加哥分校刘兵和奇点机智联合创始人林德康。这也可以看出,华人学者在这10年具有明显的上升势头。
高引学者的机构分布
高引学者一共21个领域,我们从每个领域中选取这十年论文引用量的TOP100学者,共计2100人,从下图中可以看出:
各领域榜首情况
谷歌、卡内基·梅隆大学和微软,这3所机构在21个子领域中一共占据了13个的榜首,可谓是覆盖了人工智能领域的半壁江山,具体如下:
国内高引学者入围机构前五情况
性别比例
21个子领域的高引学者性别比例如下图,从图中我们可以看到,男性还是占据了很大比例。
如需获取21个领域完整榜单
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https://www.aminer.cn/ai10
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原始发表时间:2019-01-05
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