计算机领域学术论文数据分析!附会议最佳论文和高引论文

发布时间:2021-01-20

本文使用arXiv公开的论文数据集,聚焦2008年-2020年计算机各个方向论文数据,对其进行了数据探索性分析和可视化分析,什么是2020年最火的方向,排名前五的又是哪些呢?一起来看看结论和数据分析过程。



使用BI软件进行数据可视化分析


不同年份计算机领域发表数量前五的领域


可以看到计算机领域最火的领域一直在发生着变换,2014年-2016年都是信息理论方面的论文最多,而2017-2019是计算机视觉最火,到了2020年,机器学习则和计算机视觉并驾齐驱。

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计算机领域论文数量对比


排名前五的是计算机视觉、机器学习、信息理论、自然语言处理、人工智能五个方面

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CV、ML等领域论文数量变化趋势


可以看到论文的数量都呈现出上升的趋势,但是2014年是一个节点,2014年之后,计算机视觉和机器学习两个领域的论文数量都开始了非常迅速的增长,这两个方向依然是计算机领域目前论文中的最火的方向,至于今年比较热的新方向,如可复现性、差分隐私、几何深度学习、神经形态计算、强化学习是否成为新增长点

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计算机领域会议最佳论文和高引论文分析


评价一篇论文质量的高低,除了可以引用量作为参考,被会议/期刊评为最佳论文也是其重要评价依据。通过AMiner网站给出的MAP(Mean Average Precision),一种评价会议评选最佳论文准确度的指标,计算出该会议年度的MAP得分,客观地反映了高引论文与最佳论文的关系。



CCF Level “A”的会议论文

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计算机科学最佳论文奖2014-2020

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以上所有论文

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