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青年ICML 2020论文贡献榜排名出炉：Google单挑斯坦福、MIT、伯克利；清华进TOP 20


【新智元导读】ICML 2020论文贡献榜排名出炉 ， Google在众多企业中以压倒性优势拔得头筹 ， 斯坦福则喜获高校第一 。 国内高校企业中 ， 清华荣获全球高校14名 ， 百度、阿里、华为均上榜 。
国际机器学习会议（ICML）是最著名的人工智能研究会议之一 ， 成为人工智能的风向标 。 根据官方给出的数据 ， 今年ICML 2020超过4990篇投稿 ， 共有1088篇论文被录取 ， 录取率为21.8% ， 低于去年的22.6% 。
VC公司Thundermark分析了ICML每一篇被录取的论文 ， 计算了每个机构的出版指数（见下文 「方法论 」部分） 。 比如Google的Publication Index为92.2 ， 那么就可以理解为好比Google在ICML 2020上发表了92.2篇完整论文 。
在我们进入顶会机构的实力排名之前 ， 需要先弄明白这个榜单所遵循的方法论是什么 ， 否则容易陷入无意义的争论中 。
榜单排名所遵循的方法论
Thundermark团队表示 ， 他们做的「发表索引」的编制方法 ， 是了受到「自然」索引的启发 。
https://www.nature.com/articles/d41586-019-03545-w
为了收集一个国家、一个地区或一个机构对一篇文章的贡献 ， 并确保他们不会被重复累加 ， 自然指数使用分数计数（FC） ， 它考虑到每篇文章的作者份额 。 每篇文章可用的FC总量为1 ， 在假设每个作者贡献相同的情况下 ， 所有作者共享这个1 。
例如 ， 一篇文章有10位作者 ， 意味着每位作者获得的FC为0.1 。 对于隶属于一个以上机构的作者 ， 作者的FC将在每个机构之间平分 。 一个机构的总FC值由各个附属作者的FC值相加计算得出 。
国家/地区的计算过程与此类似 ， 但由于一些机构的海外实验室将被计入东道国/地区的总数中 ， 因此计算过程比较复杂 。
唯一不同的是 ，发表指数将海外实验室计入总部国家/地区（而非东道国/地区） 。 这是一个有争议的问题 ， 但Thundermark团队认为 ， 这种方法更好地反映了总部、而不是当地实验室的知识产权分配 ， 以及各自的利益累积 。
下面是一个计算发表指数的例子 。 如果一篇论文有5个作者 ， 比如3个来自麻省理工学院 ， 1个来自牛津大学 ， 1个来自谷歌 ， 每个作者将获得1/5的积分 ， 即0.2分 。
因此 ， 仅从这篇论文来看：
MIT指数将增加3*0.2=0.6分 ， 牛津大学和谷歌均增加0.2 。
又 ， 由于麻省理工学院的总部在美国 ， 所以麻省理工学院的隶属关系将使美国的出版指数增加0.6
同理可得 ， 由于牛津大学总部在英国 ， 欧洲经济区+瑞士类将增加0.2
最后 ， 谷歌是一家总部设在美国的跨国公司 ， 因此美国的出版指数将额外增加0.2 ， 合计增加0.8
如果一个作者有多个附属机构 ， 我们将他/她的分数分给每个附属机构 。
例如 ， 在上面的案例中 ， 如果最后一位作者列出了两个附属机构 ， Google和斯坦福大学（而不仅仅是Google） ， 那么Google和斯坦福大学都将各自获得额外的0.2/2=0.1分 。
好 ， 接下来我们正片走起 。
ICML 2020贡献榜：Google以压倒性分数霸榜 ， 清华排名17
青年ICML 2020论文贡献榜排名出炉：Google单挑斯坦福、MIT、伯克利；清华进TOP 20
本文插图
1. Google (USA) — 92.2
2. Stanford University (USA) — 39.2
3. MIT (USA) — 38.5
4. UC Berkeley (USA) — 34.2
5. Carnegie Mellon University (USA) — 24.0
6. Microsoft (USA) — 22.6
7. Facebook (USA) — 17.1
8. Princeton University (USA) — 17.0
9. University of Oxford (UK) — 16.3
10. UT Austin (USA) — 14.3
11. UCLA (USA) — 14.3
12. Duke University (USA) — 14.1
13. EPFL (Switzerland) — 13.9


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