作者| AI科技评论
本文数据来源 AMiner
AI科技评论联合AMiner，为大家带来了2020年AI顶会最全统计数据！还不赶紧转发、收藏、退出（一气呵成）好好欣赏，看看我们能从数据中挖掘出什么宝藏。此次统计的会议包括了AAAI、ICLR、CVPR、ACL、ICML、SIGIR、KDD、ECCV、EMNLP、NeurIPS以及IJCAI，涉及关键词云、作者入选论文数量分布、学者入选论文数排名、每篇论文作者数分布、华人比例、机构入选论文数排名、历年高引论文以及会议指数等数据。至于论文录用、国家/地区分布、主题分布等数据，由于官方会例行公布，这里就不再重复。感兴趣的同学可以查看文中列出的AI科技评论过往的报道。AAAI 2020的热门主题有强化学习、深度学习、主动学习、社交网络、文本分类等。从国家/地区分布来看，中国学者占了绝大多数，其次是美国、澳大利亚、加拿大、日本等。自2015年来，AAAI引用数最高的论文是Inception-v4，作者尝试将Inception结构和Residual connection结合，提出了新的网络结构Inception-v4，Inception-v4在ImageNet分类比赛中，top-5的错误率为3.08%。论文一作是谷歌研究科学家Christian Szegedy，他也是Batch normalization的作者，不过他引用最高的论文还是“Going deeper with convolutions”，这是Inception的原始论文，Inception即GoogleNet的核心结构。![]()
H5指数：H5指数是过去五年内该会议的所有文章中，满足有h篇文章的引用量不小于h的，最大的满足条件的h就是这个会议的H5指数。H5 中位数：H5 中位数是基于 H5 指数的，它描述的是该会议前[H5 指数]篇文章引用量的中位数。TK5指数：TK5指数是为了反映一个会议引用数最高的那些文章的质量如何。而H5指数很容易会被一个会议的文章数量所影响。上升指数：理论上来说，一个文章表现得更加活跃的会议比一个引用量年年降低的会议要优秀。该指数反映了会议中近年引用量较高文章的引用上升情况。基础研究创新指数：该指数统计了会议论文一作所在的学术界机构入选的会议论文总引用量。应用研究创新指数：该指数统计了会议论文一作所在的产业界机构入选的会议论文总引用量。指标图计算方法：在600个期刊会议中，AMiner找出每一个指数下的最高值，作为指标图该维度的最大值，并设定一个大于零的最小值，其余指标按比例显示在指标图上。
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AAAI 2020正式开幕，37%录用论文来自中国，连续三年制霸榜首
ICLR 2020的热门主题有深度学习、强化学习、图神经网络等。ICLR 2020共录用论文687篇，论文作者2239人，其中246位作者有2篇入选，53位作者有3篇入选，15位作者有4篇入选，大于等于5篇论文的作者共有15位。入选ICLR 2020论文最多的学者是Sergey Levine，共有13篇论文入选，Sergey Levine是UC伯克利电子工程与计算机科学院助理教授，专注于强化学习研究。这位学者非常高产，在2020年不止一次登上高录用排行榜。另外，入选论文数第二多的是清华大学计算机科学与技术系教授朱军和乔治亚理工学院计算机科学与工程学院Le Song，有7篇论文入选。从论文标题也大致看出，Sergey Levine的入选论文主题几乎都是强化学习，这也刚好是此次大会的热门领域，另外还有几篇和元学习相关。从每篇论文作者数量来看，ICLR 2020接收的论文大多数都有3-4个作者，其中有3个作者的共有159篇，有4个作者的共有163篇，拥有10个作者及以上的论文共有15篇，最多的1篇文章拥有15个作者。从作者所属国籍来看，华人参与的论文共有412篇，占总论文数的60%。其中华人一作论文共有301篇，占华人参与论文数的73%，占总论文数的44%。这里统计了ICLR自2015年来的最高引用数论文，第一名是大家非常熟悉的Adam优化算法的原始论文，论文一作是谷歌大脑研究科学家Diederik P. Kingma，该论文引用数已超过6万。注：上图中ICLR的TK5指数非常低，其实是因为数据缺失。CVPR 2020的热门主题有目标检测、语义分割、人物重识别等。入选CVPR 2020论文最多的学者是华为云人工智能领域首席科学家，共有24篇论文入选，而来自穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学的邵岭教授则有14篇入选，北京大学信息科学技术学院助理教授施柏鑫有12篇论文入选。自2015年来，CVPR的最高引论文是ResNet，作者分别是何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑，当年他们都还在微软亚洲研究院，如今已在各自创天下。何恺明在FAIR担任研究科学家，孙剑成为了旷视研究院院长，张祥雨追随孙剑到旷视担任旷视研究院基础模块组负责人，任少卿则在蔚来担任助理副总裁。从以下数据来看，CVPR在各项指数上都达到很高的数值，而基础研究创新指数相对较低。CVPR 2020的热门领域比如语义分割等都是偏应用的，也一定程度上反映了这一点。入选ACL 2020论文最多的学者是原微软亚研副院长周明（将出任创新工场AI工程院首席科学家），共有12篇论文入选，而西湖大学工程院终身副教授张岳和卡内基梅隆大学语言技术学院助理教授Graham Neubig则有10篇论文入选。2015年来ACL引用数最高的论文是“Neural machine Translation of Rare Words with Subword Units”，这篇论文是关于分词操作的，多论文方法（例如BERT等）都将该方法应用到分词处理上，相对于word-level和character-level，该方法取得了不错的效果。相对于CV会议而言，ACL的论文引用数比较低。从会议指数来看，ACL的大部分指标的数值都比较低，但是其上升指数较高。而纵观各大会议的指数，可以发现上升指数都比较高，很可能是受近年AI领域的兴起影响。ICML 2020的热门主题有强化学习、神经网络、高斯过程和图神经网络等。入选ICML 2020论文最多的学者是东京大学前沿科学研究科复杂科学与工程学系教授Masashi Sugiyama，共有11篇论文入选，而斯坦福大学计算机科学系助理教授Percy Liang有8篇论文入选，西北大学IEMS系和EECS系助理教授汪昭然有7篇论文入选。2015年来ICML的最高引论文是Batch Normalization，这项技术可以加快梯度下降的求解速度，使得可以使用更大的学习率更稳定地进行梯度传播，甚至增加网络的泛化能力。它已成为深度学习的一项重要和常用的技巧。论文一作是谷歌高级研究科学家Sergey Ioffe，论文引用量超过2万。ICML的会议指数在上升指数和应用研究创新指数中达到较高的数值。SIGIR的热门主题有推荐系统、图神经网络、知识图谱和强化学习等。入选SIGIR 2020论文最多的学者是阿姆斯特丹大学教授Maarten De Rijke，共有10篇论文入选，而中国科学技术大学大数据学院教授何向南有9篇论文入选，清华大学计算机科学与技术系智能技术与系统国家重点实验室教授刘奕群有8篇论文入选。KDD 2020的热门主题有图神经网络、表示学习、注意力网络、生成模型等。KDD 2020共录用论文338篇，论文作者1479人。其中128位作者有2篇入选，30位作者有3篇论文，9位作者有4篇入选，大于等于5篇论文的作者共有6位。入选KDD 2020论文最多的学者是UIUC计算机科学系教授韩家炜，共7篇论文入选，而清华大学副教授崔鹏、阿里巴巴杨红霞、新泽西州立大学教授雄辉则并列第二名，入选6篇论文。下图展示了韩家炜教授的入选论文情况，研究涉及了自监督、图网络等主题。从每篇论文作者数量来看，KDD 2020接收的论文大多数都有4-5个作者，其中有4个作者的共有69篇，有5个作者的共有58篇，拥有10个作者及以上的论文共有9篇，最多的1篇文章拥有22个作者。从作者所属国籍来看，华人参与的论文共有259篇，占总论文数的76.63%。其中华人一作论文共有225篇，占华人参与论文数的86.87%，占总论文数的66.57%。从论文所属机构来看，阿里巴巴+清华大学组合高居榜首，入选论文共计45篇。清华大学排名第二，20篇论文入选。微软排名第三，都有17篇入选。国内高校清华大学入选论文最多，排在总榜的第2位；北京大学有7篇入选，排在总榜第11位。2015年来KDD的引用数最高论文是XGBoost，XGBoost是一个开源软件库，它为 C++、Java、Python、R和Julia提供了一个梯度提升框架。近几年，由于这个算法受到许多在机器学习竞赛中获奖团队的青睐，因而受到了广泛的欢迎和关注。论文一作是华盛顿大学教授、TVM作者陈天奇，论文引用数量已超过9千。从会议指数来看，KDD和ACL类似，但相对较均衡。ECCV 2020的热门主题有语义分割、目标检测、域适应、点云、弱监督、架构搜索等。入选ECCV 2020论文最多的学者是香港理工大学教授张磊，共8篇论文入选，而阿德莱德大学教授沈春华有7篇入选，来自穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学的邵岭教授有6篇入选，可见邵岭教授也是非常高产。自2015年来ECCV的引用数最高的论文是SSD，这是一种经典的目标检测算法，经常被拿来和YOLO相比，它们都是one-stage方法。这两种算法相比于two-stage方法（比如R-CNN）速度更快，而YOLO更适合大目标的检测，SSD则在小目标检测上更有优势。该论文的一作是来自北卡罗来纳大学教堂山分校的Wei Liu，论文引用数超过9千。值得一提的是，引用数排名第二、三的论文的作者，又是那四位（看图）。![]()
会议指数从会议指数来看，ECCV的情况和ICML相近，但其基础研究创新指数较高，应用研究创新指数较低。 EMNLP 2020的热门主题有语言模型、文本生成、问答、神经机器翻译、文本分类等。入选EMNLP2020论文最多的学者是阿里巴巴自然语言智能实验室科学家邴立东和Salesforce AI 科学家Caiming Xiong，各9篇论文入选。下图展示了邴立东博士的入选论文情况，研究涉及文本生成、知识图谱、图网络、预训练语言模型等主题。从每篇论文作者数量来看，EMNLP 2020接收的论文大多数都有3-4个作者，其中有3个作者的共有175篇，有4个作者的共有171篇，拥有10个作者及以上的论文共有11篇，最多的1篇文章拥有21个作者。自2015年来EMNLP引用数最高的论文是“Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation”，这篇论文在NMT上尝试了两种简单且有效的注意力机制：一个可以注意所有单词的全局方法，和一个只看部分单词的局部方法。论文一作是谷歌大脑研究科学家Minh-Thang Luong，斯坦福大学NLP掌门Christopher D. Manning是作者之一。和ACL类似，EMNLP的论文引用数也不高。从会议指数来看，EMNLP和ACL类似，但基础研究创新指数和应用研究创新指数稍微高一些。NeurIPS 2020的热门主题有强化学习、神经网络、图神经网络、元学习、表示学习等。NeurIPS 2020共录用论文1899篇，论文作者6225人。其中586位作者有2篇入选，165位作者有3篇论文，51位作者有4篇入选，大于等于5篇论文的作者共有75位。入选NeurIPS 2020论文最多的学者是Sergey Levine，共12篇论文入选。没错，又是这位，可以称得上是全球年度最高产学者了。毕竟强化学习是NeurIPS的热门主题，怎么能少的了他呢？下图展示了Sergey Levine的入选论文情况，研究涉及强化学习、强化学习和强化学习等主题。从每篇论文作者数量来看，NeurIP S2020接收的论文大多数都有3-4个作者，其中有3个作者的共有488篇，有4个作者的共有448篇，拥有10个作者及以上的论文共有25篇，最多的1篇文章拥有31个作者。从作者所属国籍来看，华人参与的论文共有568篇，占总论文数的29.91%。其中华人一作论文共有321篇，占华人参与论文数的56.51%，占总论文数的16.90%。从论文所属机构来看，谷歌组合高居榜首，入选论文共计202篇。麻省理工排名第二，109篇论文入选。斯坦福大学排名第三，都有106篇入选。国内高校清华大学入选论文最多，排在总榜的第7位；北京大学有37篇入选，排在总榜第20位。自2015年来NeurIPS引用量最高的论文是Faster R-CNN，作者又是我们熟悉的任少卿、何恺明和孙剑，以及FAIR研究科学家Ross Girshick，论文引用数已接近2万。排名第二位的是“Attention is all you need”，就是这篇论文提出了Transformer，Transformer在近年收到了大量的关注，几乎可以形成一个学科或主题，这篇论文的引用数超过1万7千。从会议指数来看，NeurIPS的上升指数很高，仅次于CVPR，整体情况和ICML类似，但H5中位数和H5指数稍微高一些。IJCAI 2020的热门主题有图神经网络、表示学习、深度强化学习、注意力网络、神经机器翻译等。IJCAI 2020共录用论文645篇，论文作者2492人。其中176位作者有2篇入选，33位作者有3篇论文，8位作者有4篇入选，大于等于5篇论文的作者共有2位。入选IJCAI 2020论文最多的学者是南京大学教授高阳和天津大学副教授郝建业，各5篇论文入选。从每篇论文作者数量来看，IJCAI 2020接收的论文大多数都有3-4个作者，其中有4个作者的共有149篇，有3个作者的共有130篇，拥有10个作者及以上的论文共有6篇，最多的1篇文章拥有11个作者。从作者所属国籍来看，华人参与的论文共有451篇，占总论文数的69.92%。其中华人一作论文共有356篇，占华人参与论文数的78.94%，占总论文数的55.19%。从论文所属机构来看，中国科学院组合高居榜首，入选论文共计42篇。微软 and 浙江大学排名第二，28篇论文入选。清华大学排名第三，都有26篇入选。国内高校中国科学院入选论文最多，排在总榜的第1位；浙江大学有28篇入选，排在总榜第2位。自2015年来，IJCAI引用数最高的论文是“Using Social Media to Enhance Emergency Situation Awareness: Extended Abstract”，论文研究了如何用自然语言处理和数据挖掘技术从Twitter提取紧急情况（比如自然灾害）的有用相关信息。论文一作是悉尼大学高级讲师Jie Yin。从会议指数来看，IJCAI的情况和ACL类似，但ACL的各项指数都高一些。以上数据由AMiner会议系统提供，想要查看更多会议内容请进入链接：https://www.aminer.cn/conf
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