重磅！谷歌2020学术指标发布：CVPR排名超Cell和Nature子刊，ACL首进TOP 100

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编辑：鹏飞、白峰

【新智元导读】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。虽然受疫情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：

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：

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美国微生物学会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指数由美国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。

1. 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。
2. 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。
3. 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（美国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。

参考链接：

https://scholar.google.com/citations?view_op=top_venues&hl=en