谷歌学术英文（谷歌2020学术指标发布）

来源：新智元

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本文介绍了谷歌学术期刊和会议影响力的最新列表，与去年相比变化不大。几乎所有的AI榜首都会在黑马名单上，CVPR排名超级细胞，从第十位到第五位，中位数H超过《柳叶刀》排到第三位《科学》；ICLR从42名跃升至17名，美国公民自由联盟和AAAI首次上榜。

谷歌学术期刊和会议影响力年度前100名名单已经发布！

虽然Google Academic每年都会发布这样的榜单，但今年的榜单对于AI学术界和业界来说尤为重要！为什么这么说？

2020年可以说是AI峰会的丰收年。虽然由于疫情原因无法进行线下会议，专家学者缺乏面对面交流讨论的机会，但今年的AI峰会规模基本达到了历史最好水平。无论参加人数、提交论文数量、评委会人数、影响力等。已经有了很大的提高。

这个结果也提升了AI Summit在顶级学术会议中的地位。这一点已经从Google Academic发布的2020年最新学术期刊和会议影响力排行榜中得到显著体现，无疑对AI学术界和业界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

先看一下总表。

在总排名上，自然、NEJM、科学和柳叶刀四兄弟仍然占据着顶级期刊的冠军、亚军、季军和第四名的位置，他们的h5指数和h5中位数与去年相比有所改善。

虽然前四名没有改变，但接下来是黑马出现了!

CVPR从去年的第10名跃升至第5名，同时登上了《自然通讯》和《手机》。h5指数几乎超过了《柳叶刀》，而h5指数中位数直接超过了《柳叶刀》，在《科学》杂志上排名第三。如果继续按照现在的势头发展下去，不仅《柳叶刀》第四名的位置得不到保证，就连第三名也要易手。

这份名单中还有一匹黑马，那就是ICLR。虽然在总榜单上的位置不是很高，没有进入前十，但却是最进步的AI峰会！总列表从42直接进入TOP 20，跳15级；在工科和计算机科学的前20个子榜中，也是直接从13名进入第三名！

从榜单中可以看出，CVPR、ICLR、神经科、ICCV等各大AI顶级俱乐部表现不错，排名较去年有较大提升，只有ECCV排名略有下降。

此外，今年的榜单还有一个振奋人心的好消息: AI Summit ACL和AAAI首次上榜，分别排在第72位和第96位。

总而言之：

此外，在工程与计算机科学的前20个子榜单中，AI也将大放异彩！

总而言之：

同为影响力指数，谷歌的h5和JCR的IF有什么区别？

其实从影响力指数来说，谷歌只是一颗冉冉升起的新星。相比较而言，在中国比较知名的是汤姆森路由器的期刊引用报告(JCR)每年发布的影响因子指数

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。

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。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。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

—完—

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