2020年AI頂會最全數據重磅出爐！看看我們挖出了什麼寶藏
作者| AI科技評論
本文數據來源 AMiner
AI科技評論聯合AMiner，為大家帶來了 2020年AI頂會最全統計數據！ 還不趕緊轉發、收藏、 退出 （一氣呵成） 好好欣賞，看看我們能從數據中挖掘出什麼寶藏。 此次統計的會議包括了 AAAI、ICLR、CVPR、ACL、ICML、SIGIR、KDD、ECCV、EMNLP、NeurIPS以及IJCAI ， 涉及關鍵詞雲、作者入選論文數量分佈、學者入選論文數排名、每篇論文作者數分佈、華人比例、機構入選論文數排名、歷年高引論文以及會議指數等數據。 至於論文錄用、國家/地區分佈、主題分佈等數據，由於官方會例行公布，這裡就不再重複。感興趣的同學可以查看文中列出的AI科技評論過往的報道。
AAAI 2020的熱門主題有強化學習、深度學習 、主動學習、社交網絡、文本分類等。
從國家/地區分佈來看，中國學者佔了絕大多數，其次是美國、澳大利亞、加拿大、日本等。
自2015年來，AAAI引用數最高的論文是Inception-v4，作者嘗試將Inception結構和Residual connection結合，提出了新的網絡結構Inception-v4，Inception-v4在ImageNet分類比賽中，top-5的錯誤率為3.08%。論文一作是谷歌研究科學家Christian Szegedy，他也是Batch normalization的作者，不過他引用最高的論文還是「Going deeper with convolutions」，這是Inception的原始論文，Inception即GoogleNet的核心結構。
H5指數： H5指數是過去五年內該會議的所有文章中，滿足有h篇文章的引用量不小於h的，最大的滿足條件的h就是這個會議的H5指數。 H5 中位數： H5 中位數是基於 H5 指數的，它描述的是該會議前[H5 指數]篇文章引用量的中位數。 TK5指數： TK5指數是為了反映一個會議引用數最高的那些文章的質量如何。而H5指數很容易會被一個會議的文章數量所影響。 上升指數： 理論上來說，一個文章表現得更加活躍的會議比一個引用量年年降低的會議要優秀。該指數反映了會議中近年引用量較高文章的引用上升情況。 基礎研究創新指數： 該指數統計了會議論文一作所在的學術界機構入選的會議論文總引用量。 應用研究創新指數： 該指數統計了會議論文一作所在的產業界機構入選的會議論文總引用量。 指標圖計算方法： 在600個期刊會議中，AMiner找出每一個指數下的最高值，作為指標圖該維度的最大值，並設定一個大於零的最小值，其餘指標按比例顯示在指標圖上。
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AAAI 2020正式開幕，37%錄用論文來自中國，連續三年制霸榜首
ICLR 2020的熱門主題有深度學習、強化學習、圖神經網絡等。
ICLR 2020共錄用論文687篇，論文作者2239人，其中246位作者有2篇入選，53位作者有3篇入選，15位作者有4篇入選，大於等於5篇論文的作者共有15位。
入選ICLR 2020論文最多的學者是Sergey Levine，共有13篇論文入選，Sergey Levine是UC伯克利電子工程與計算機科學院助理教授，專註於強化學習研究。這位學者非常高產，在2020年不止一次登上高錄用排行榜。 另外，入選論文數第二多的是清華大學計算機科學與技術系教授朱軍和喬治亞理工學院計算機科學與工程學院Le Song，有7篇論文入選。 從論文標題也大致看出，Sergey Levine的入選論文主題幾乎都是強化學習，這也剛好是此次大會的熱門領域，另外還有幾篇和元學習相關。
從每篇論文作者數量來看，ICLR 2020接收的論文大多數都有3-4個作者，其中有3個作者的共有159篇，有4個作者的共有163篇，擁有10個作者及以上的論文共有15篇，最多的1篇文章擁有15個作者。
從作者所屬國籍來看，華人參與的論文共有412篇，佔總論文數的60%。其中華人一作論文共有301篇，占華人參與論文數的73%，佔總論文數的44%。
這裡統計了ICLR自2015年來的最高引用數論文，第一名是大家非常熟悉的Adam優化算法 的原始論文，論文一作是谷歌大腦研究科學家Diederik P. Kingma，該論文引用數已超過6萬。
註：上圖中ICLR的TK5指數非常低，其實是因為數據缺失。
CVPR 2020的熱門主題有目標檢測、語義分割 、人物重識別等。
入選CVPR 2020論文最多的學者是華為雲人工智能領域首席科學家，共有24篇論文入選，而來自穆罕默德·本·扎耶德人工智能大學的邵嶺教授則有14篇入選，北京大學信息科學技術學院助理教授施柏鑫有12篇論文入選。
自2015年來，CVPR的最高引論文是ResNet，作者分別是何愷明、張祥雨、任少卿、孫劍，當年他們都還在微軟亞洲研究院，如今已在各自創天下。何愷明在FAIR擔任研究科學家，孫劍成為了曠視研究院院長，張祥雨追隨孫劍到曠視擔任曠視研究院基礎模塊組負責人，任少卿則在蔚來擔任助理副總裁。
從以下數據來看，CVPR在各項指數上都達到很高的數值，而基礎研究創新指數相對較低。CVPR 2020的熱門領域比如語義分割等都是偏應用的，也一定程度上反映了這一點。
入選ACL 2020論文最多的學者是原微軟亞研副院長周明（將出任創新工場AI工程院首席科學家），共有12篇論文入選，而西湖大學工程院終身副教授張岳和卡內基梅隆大學語言技術學院助理教授Graham Neubig則有10篇論文入選。
2015年來ACL引用數最高的論文是「Neural machine Translation of Rare Words with Subword Units」，這篇論文是關於分詞操作的，多論文方法（例如BERT等）都將該方法應用到分詞處理上，相對於word-level和character-level，該方法取得了不錯的效果。相對於CV會議而言，ACL的論文引用數比較低。
從會議指數來看，ACL的大部分指標的數值都比較低，但是其上升指數較高。而縱觀各大會議的指數，可以發現上升指數都比較高，很可能是受近年AI領域的興起影響。
ICML 2020的熱門主題有強化學習、神經網絡、高斯過程和圖神經網絡等。
入選ICML 2020論文最多的學者是東京大學前沿科學研究科複雜科學與工程學系教授Masashi Sugiyama，共有11篇論文入選，而斯坦福大學計算機科學系助理教授Percy Liang有8篇論文入選，西北大學IEMS系和EECS系助理教授汪昭然有7篇論文入選。
2015年來ICML的最高引論文是Batch Normalization，這項技術可以加快梯度下降的求解速度，使得可以使用更大的學習率更穩定地進行梯度傳播，甚至增加網絡的泛化能力。它已成為深度學習的一項重要和常用的技巧。論文一作是谷歌高級研究科學家Sergey Ioffe，論文引用量超過2萬。
ICML的會議指數在上升指數和應用研究創新指數中達到較高的數值。
SIGIR的熱門主題有推薦系統、圖神經網絡、知識圖譜和強化學習等。
入選SIGIR 2020論文最多的學者是阿姆斯特丹大學教授Maarten De Rijke，共有10篇論文入選，而中國科學技術大學大數據 學院教授何向南有9篇論文入選，清華大學計算機科學與技術系智能技術與系統國家重點實驗室教授劉奕群有8篇論文入選。
KDD 2020的熱門主題有圖神經網絡、表示學習、注意力網絡、生成模型等。
KDD 2020共錄用論文338篇，論文作者1479人。其中128位作者有2篇入選，30位作者有3篇論文，9位作者有4篇入選，大於等於5篇論文的作者共有6位。
入選KDD 2020論文最多的學者是UIUC計算機科學系教授韓家煒，共7篇論文入選，而清華大學副教授崔鵬、阿里巴巴楊紅霞、新澤西州立大學教授雄輝則並列第二名，入選6篇論文。 下圖展示了韓家煒教授的入選論文情況，研究涉及了自監督、圖網絡等主題。
從每篇論文作者數量來看，KDD 2020接收的論文大多數都有4-5個作者，其中有4個作者的共有69篇，有5個作者的共有58篇，擁有10個作者及以上的論文共有9篇，最多的1篇文章擁有22個作者。
從作者所屬國籍來看，華人參與的論文共有259篇，佔總論文數的76.63%。其中華人一作論文共有225篇，占華人參與論文數的86.87%，佔總論文數的66.57%。
從論文所屬機構來看，阿里巴巴+清華大學組合高居榜首，入選論文共計45篇。清華大學排名第二，20篇論文入選。微軟排名第三，都有17篇入選。國內高校清華大學入選論文最多，排在總榜的第2位；北京大學有7篇入選，排在總榜第11位。
2015年來KDD的引用數最高論文是XGBoost，XGBoost是一個開源軟件庫，它為 C++ 、Java 、Python 、R和Julia提供了一個梯度提升框架。近幾年，由於這個算法受到許多在機器學習競賽中獲獎團隊的青睞，因而受到了廣泛的歡迎和關注。論文一作是華盛頓大學教授、TVM作者陳天奇，論文引用數量已超過9千。
從會議指數來看，KDD和ACL類似，但相對較均衡。
ECCV 2020的熱門主題有語義分割、目標檢測、域適應、點雲、弱監督、架構搜索等。
入選ECCV 2020論文最多的學者是香港理工大學教授張磊，共8篇論文入選，而阿德萊德大學教授沈春華有7篇入選，來自穆罕默德·本·扎耶德人工智能大學的邵嶺教授有6篇入選，可見邵嶺教授也是非常高產。
自2015年來ECCV的引用數最高的論文是SSD，這是一種經典的目標檢測算法，經常被拿來和YOLO相比，它們都是one-stage方法。這兩種算法相比於two-stage方法（比如R-CNN）速度更快，而YOLO更適合大目標的檢測，SSD則在小目標檢測上更有優勢。該論文的一作是來自北卡羅來納大學教堂山分校的Wei Liu，論文引用數超過9千。值得一提的是，引用數排名第二、三的論文的作者，又是那四位（看圖）。 會議指數 從會議指數來看，ECCV的情況和ICML相近，但其基礎研究創新指數較高，應用研究創新指數較低。
EMNLP 2020的熱門主題有語言模型、文本生成、問答、神經機器翻譯、文本分類等。
入選EMNLP2020論文最多的學者是阿里巴巴自然語言智能實驗室科學家邴立東和Salesforce AI 科學家Caiming Xiong，各9篇論文入選。 下圖展示了邴立東博士的入選論文情況，研究涉及文本生成、知識圖譜、圖網絡、預訓練語言模型等主題。
從每篇論文作者數量來看，EMNLP 2020接收的論文大多數都有3-4個作者，其中有3個作者的共有175篇，有4個作者的共有171篇，擁有10個作者及以上的論文共有11篇，最多的1篇文章擁有21個作者。
自2015年來EMNLP引用數最高的論文是「Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation」，這篇論文在NMT上嘗試了兩種簡單且有效的注意力機制：一個可以注意所有單詞的全局方法，和一個只看部分單詞的局部方法。論文一作是谷歌大腦研究科學家Minh-Thang Luong，斯坦福大學NLP掌門Christopher D. Manning是作者之一。和ACL類似，EMNLP的論文引用數也不高。
從會議指數來看，EMNLP和ACL類似，但基礎研究創新指數和應用研究創新指數稍微高一些。
NeurIPS 2020的熱門主題有強化學習、神經網絡、圖神經網絡、元學習、表示學習等。
NeurIPS 2020共錄用論文1899篇，論文作者6225人。其中586位作者有2篇入選，165位作者有3篇論文，51位作者有4篇入選，大於等於5篇論文的作者共有75位。
入選NeurIPS 2020論文最多的學者是Sergey Levine，共12篇論文入選。沒錯，又是這位，可以稱得上是全球年度最高產學者了。畢竟強化學習是NeurIPS的熱門主題，怎麼能少的了他呢？ 下圖展示了Sergey Levine的入選論文情況，研究涉及強化學習、強化學習和強化學習等主題。
從每篇論文作者數量來看，NeurIP S2020接收的論文大多數都有3-4個作者，其中有3個作者的共有488篇，有4個作者的共有448篇，擁有10個作者及以上的論文共有25篇，最多的1篇文章擁有31個作者。
從作者所屬國籍來看，華人參與的論文共有568篇，佔總論文數的29.91%。其中華人一作論文共有321篇，占華人參與論文數的56.51%，佔總論文數的16.90%。
從論文所屬機構來看，谷歌組合高居榜首，入選論文共計202篇。麻省理工排名第二，109篇論文入選。斯坦福大學排名第三，都有106篇入選。國內高校清華大學入選論文最多，排在總榜的第7位；北京大學有37篇入選，排在總榜第20位。
自2015年來NeurIPS引用量最高的論文是Faster R-CNN，作者又是我們熟悉的任少卿、何愷明和孫劍，以及FAIR研究科學家Ross Girshick，論文引用數已接近2萬。排名第二位的是「Attention is all you need」，就是這篇論文提出了Transformer，Transformer在近年收到了大量的關注，幾乎可以形成一個學科或主題，這篇論文的引用數超過1萬7千。
從會議指數來看，NeurIPS的上升指數很高，僅次於CVPR，整體情況和ICML類似，但H5中位數和H5指數稍微高一些。
IJCAI 2020的熱門主題有圖神經網絡、表示學習、深度強化學習、注意力網絡、神經機器翻譯等。
IJCAI 2020共錄用論文645篇，論文作者2492人。其中176位作者有2篇入選，33位作者有3篇論文，8位作者有4篇入選，大於等於5篇論文的作者共有2位。
入選IJCAI 2020論文最多的學者是南京大學教授高陽和天津大學副教授郝建業，各5篇論文入選。
從每篇論文作者數量來看，IJCAI 2020接收的論文大多數都有3-4個作者，其中有4個作者的共有149篇，有3個作者的共有130篇，擁有10個作者及以上的論文共有6篇，最多的1篇文章擁有11個作者。
從作者所屬國籍來看，華人參與的論文共有451篇，佔總論文數的69.92%。其中華人一作論文共有356篇，占華人參與論文數的78.94%，佔總論文數的55.19%。
從論文所屬機構來看，中國科學院組合高居榜首，入選論文共計42篇。微軟 and 浙江大學排名第二，28篇論文入選。清華大學排名第三，都有26篇入選。國內高校中國科學院入選論文最多，排在總榜的第1位；浙江大學有28篇入選，排在總榜第2位。
自2015年來，IJCAI引用數最高的論文是「Using Social Media to Enhance Emergency Situation Awareness: Extended Abstract」，論文研究了如何用自然語言處理和數據挖掘 技術從Twitter提取緊急情況（比如自然災害）的有用相關信息。論文一作是悉尼大學高級講師Jie Yin。
從會議指數來看，IJCAI的情況和ACL類似，但ACL的各項指數都高一些。
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