CSRankings進(jìn)行了年度更新，清華在整體排名中位居第十，CMU第一；在AI專業(yè)的細(xì)分小項中，清華、北大力壓CMU，位列第一、第二，前十名的高校中，有六所在中國。

2019年第一份計算機科學(xué)實力排名出爐！

全球院校計算機科學(xué)領(lǐng)域?qū)嵙ε琶_源項目CSRankings，更新了2018年的最新數(shù)據(jù)。根據(jù)該項目的最新排名：

計算機科學(xué)整體排名前十，幾乎被美國老牌高校霸榜，中國僅清華排到第十位。

AI綜合排名中，CMU第一，清華第二、北大第五。

AI的“Artificial intelligence”小項中，清華大學(xué)排名第一，北大超越CMU排名第二。

排名是不是有些復(fù)雜？往下看就清楚了。

全球高校CS整體排名：美國院校霸榜，清華第十

CSRankings是由麻省州立大學(xué)阿姆赫斯特分校計算機與信息科學(xué)學(xué)院教授 Emery Berger 組織的全球院校計算機科學(xué)領(lǐng)域?qū)嵙ε琶?，完全基于研究指?biāo)，能夠以絕大多數(shù)院校教員在計算機科學(xué)領(lǐng)域的各大頂會發(fā)布的論文數(shù)量為衡量指標(biāo)，相對來說比較透明和更有意義。

自然語言處理的頂會有ACL、EMNLP、NAACL；計算機視覺領(lǐng)域的頂會含CVPR、ECCV、ICCV；機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘會議的論文來自ICML、KDD 、NIPS；人工智能頂會則包含AAAI、IJCAI。

按地域分為8個，分別為美國、加拿大、美國和加拿大、北美、亞洲、澳大利亞、歐洲、全球。

CSRanking的細(xì)分排名分為4大類（26項小細(xì)分），分別為AI、系統(tǒng)、理論和跨學(xué)科領(lǐng)域。

根據(jù)最新的CS Rankings，計算機科學(xué)專業(yè)整體排名Top 10幾乎被美國高校屠榜。

其中，CMU、MIT、斯坦福分別位居前三，好在清華大學(xué)還擠進(jìn)了前十。

CMU

MIT

斯坦福

UC伯克利

UIUC

密歇根大學(xué)

康奈爾大學(xué)

華盛頓大學(xué)

佐治亞理工大學(xué)

清華大學(xué)

另外，北京大學(xué)與愛丁堡大學(xué)并列第31名：

人工智能專業(yè)綜合實力：CMU全球第一，清華第二

不過，改變篩選條件，選擇“AI”這一大類，結(jié)果就發(fā)生了改變：

雖然排名Top 10的機構(gòu)里還是美國高校居多，但清華躍居第二，北大上升至第五位，中科院排名并列第七。

以下是全球高校在人工智能專業(yè)的綜合排名Top 20:

AI細(xì)分方向：北大力壓CMU排名第二，清華第一

再往細(xì)項排名，AI包括Artificial intelligence、計算機視覺、機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘、自然語言處理、網(wǎng)頁信息檢索5項細(xì)分領(lǐng)域。

僅選擇“Artificial Intelligence”這一個子方向，得到的結(jié)果是：

清華大學(xué)躍居榜首，且總分一欄超過了110；

北京大學(xué)以0.1分的優(yōu)勢超越CMU，躍居第二名：

新智元去年5月時候報道，北大的排名還處在第四位，進(jìn)步神速。

在人工智能專業(yè)AI方向排名Top 30的高校具體如下：

排名Top 10的高校/機構(gòu)里面，有6家中國院所，分別是：

第一：清華大學(xué)

第二：北京大學(xué)

第七：浙江大學(xué)

第八：香港科技大學(xué)

第九：中國科學(xué)院

第十：南京大學(xué)

計算機視覺(CV)子方向前十：CMU第一，中科院排名第二

機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘子方向前十：清華第六

自然語言處理(NLP)子方向前十：北大第三，清華第九

網(wǎng)絡(luò)與信息檢索子方向前十：清華第一、浙大第九。

此外，每個被收錄進(jìn)去的教師論文數(shù)量都有餅圖，對應(yīng)的，每個高校也有文獻(xiàn)發(fā)表方向細(xì)分餅圖。

更詳細(xì)一點，將清華大學(xué)“Faculty”一欄展開，可以看見很多熟悉的名字(在找AI導(dǎo)師嗎？這里有一份參考)：

CSRankings的排名規(guī)則：為了正確的“數(shù)豆子”

最后再來說說CSRankings的排名系統(tǒng)。為了保證科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)，排名也設(shè)定了不少規(guī)定，例如：

單個教員在發(fā)表一篇頂會論文上獲得的積分是1 / N，其中N是這篇論文作者的數(shù)量，無論其隸屬關(guān)系（教師、學(xué)生或其他），數(shù)字也永遠(yuǎn)不會隨之改變。

經(jīng)過調(diào)整后，每個出版物/論文只計算一次，通過在所有共同作者之間平均分配來調(diào)整積分。這種方法使得僅僅通過在論文中添加作者來提高排名是不可能的。如果沒有調(diào)整方法，一個人單獨寫出一篇論文的成果就顯得微不足道了。

出版物/論文長度必須至少6頁才能列入計算范圍。

另外，官網(wǎng)上還有一個查看排名的視頻教程。

排行榜一直以來都被高度關(guān)注且有著很大的影響力，雖然有人不想活在一個充斥著排名的世界，但排名并不會消失。因此，一個有意義且透明的排名系統(tǒng)的出現(xiàn)就變得非常重要。

目前最有影響力的大學(xué)排名來自《美國新聞與世界報道》(US News and World Report)，而該排名大部分是以聲譽為基礎(chǔ)，并與各高校系主任及學(xué)科帶頭人的主觀評價密切相關(guān)。

相比之下，CSRankings完全基于研究指標(biāo)，能夠以絕大多數(shù)院校教員在計算機科學(xué)領(lǐng)域的各大頂會發(fā)布的論文數(shù)量為衡量指標(biāo)，各大頂會的門檻非常高，這也抬高了排名算法的門檻，同時也提高了透明度。

有人說這種計算方法就是簡單地“數(shù)豆子”，但這種方式是為了數(shù)正確的豆子。