ICML 2019论文接收结果可视化:清华、北大、南大榜上有名

ICML 2019(国际机器学习)大会将于6月9日至15日在美国加州举办。大会共收到3424篇论文投稿,其中774篇被接收(接收率为22.6%)。近日,博世的分析人员根据接收论文列表做出了一份可视化图表,从中可以看出各机构和作者的论文贡献情况。

接收论文列表:https://icml.cc/Conferences/2019/AcceptedPapersInitial

排名前50的论文贡献机构

下图显示了ICML 2019接收论文贡献排名前50的机构。排名以机构贡献的论文总数为准,至少有一名作者隶属于该机构,因此一篇论文可能出现在多个机构中。红色和绿色分别表示每个机构的一作论文和最后作者论文数量。

从属于同一个机构的作者已自动合并。如Google Inc.、Google AI、Google UK都归为Google。

ICML 2019接收论文贡献数排名前50的机构(学界机构和业界机构)

由上图可以看出,在排名前十的机构中,学界和业界机构几乎平分秋色,但谷歌的论文贡献量遥遥领先于第二名MIT,被接收论文数达到了80余篇

如果将业界和学术界分开来看,我们可以得到另外两张图。

ICML 2019接收论文贡献数排名前50的学界机构。

上图显示,在众多高校和科研院所中,MIT的论文贡献量最大,达到40余篇,其次是加州大学伯克利分校和斯坦福。国内上榜的院校包括清华大学、北京大学、南京大学、香港中文大学。

ICML 2019接收论文贡献数排名前50的业界机构。

上图显示,谷歌、微软、Facebook等机构在本届ICML大会中表现最为强势。国内上榜的机构包括腾讯阿里巴巴华为百度等。

尽管谷歌、微软IBM等业界巨头贡献了很大一部分论文,但ICML 2019仍然是一场学术会议。统计后可以发现:

  • 纯学术研究论文有452篇(58.4%);

  • 仅有60篇论文纯粹是由业界研究机构完成的;

  • 既包含业界也包含学界作者的论文有262篇(33.9%)。

计算相对贡献(即每篇论文的业界/学界附属机构数量除以总附属机构数量)也可以得到类似的数字。总结学界和业界对所有论文的相对贡献可以得到:

  • 学界机构的贡献占77%;

  • 业界机构的贡献占23%。

ICML 2019大神作者

那么哪些作者发ICML 2019大会Paper最多呢?果然,UC Berkley的机器学习泰斗Michael Jordan获得了第一。其中Jordan署名最多的还是最后一位,因此作为一位成功的「老板」,Jordan也是桃李满天下了,北大张志华、斯坦福吴恩达教授、Petuum 创始人邢波等大牛都出自其门下。

下图展示了ICML 2019论文总数排名前100的大神作者,统计会区分独立作者、一作和最后作者等。Michael Jordan因为有7篇ICML 2019接收论文而位列第一,EPFL的Volkan Cevher和UC Berkley的Sergey Levine紧随其后,他们每人都有6篇接收论文。

国内也有很多研究者取得了很好的成果,例如清华大学的朱军微软亚研的刘铁岩、清华大学龙明盛等研究者都在ICML 2019发表了4篇论文。

令人印象深刻的是,很多研究者拥有两篇或两篇以上的一作(或单个作者)论文。例如谷歌的Ashok Cutkosky的三篇研究分别为独立作者、一作和一般作者,而CMU的Simon Du更是有3篇一作。下图展示了作为一作或独立作者的大神们:

因为最后的作者基本上都是「老板」,所以根据最后作者进行排序可以看出来该领域的一些资深研究者。他们一般都在非常优秀的实验室或研究团队,因此能做出更多的研究成果。

ICML 2019论文贡献哪家强

最后,我们可以按照相对共享对这些顶级科研机构排序,即一篇论文中到底有多少作者是该研究机构的。具体而言,项目作者用署名该机构的作者数除以总的作者数,从而计算该机构的相对贡献。

从下图可以看出来,谷歌、斯坦福、UC Berkley等都名列前茅,而清华、北大和南大也都榜上有名。

最后,作者表示,清理网站数据,尤其是附属机构的一些数据是一个冗长的手动过程。因为中间会有很多不同的、不明确的机构表示方法,也会有很多缩写表示方法,所以只能手动完成。项目作者已经尽可能合并从属关系的机构,但是中间还是可能有一些误差,因此单篇论文有可能没有统计到研究机构。

所以,如果读者发现中间的统计信息有什么误差,欢迎在下面留言指出。


参考链接:https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/bn82ze/n_icml_2019_accepted_paper_stats/

入门论文ICML 2019ICML
相关数据
Petuum机构

Petuum is a software infrastructure and ecosystem provider that enables AI for enterprise. Petuum’s operating system gives users a single platform to build any Machine Learning or Deep Learning application using large amounts of data, and deploy it at scale on any hardware – such as workstations, datacenters, the internet of things, and edge computing.The Petuum development platform and gallery of AI building blocks work with any programming language and any type of data, allowing managers and analysts to quickly build AI applications without any coding, while engineers and coders can further re-program applications as needed. With Petuum, many AI applications and hardware can be created and managed from a single laptop or terminal, driving higher productivity, better service, lower costs, and faster delivery. By standardizing AI solutions, Petuum lowers the barrier to AI adoption and allows for the integration of AI into every industry.

https://www.petuum.com/
华为机构

华为成立于1987年,是全球领先的ICT(信息与通信)基础设施和智能终端提供商。华为的主要业务分布在无线、网络、软件、服务器、云计算、人工智能与大数据、安全、智能终端等领域,发布了5G端到端解决方案、智简网络、软件平台、面向行业的云解决方案、EI企业智能平台、新一代FusionServer V5服务器、HUAWEI Mate等系列智能手机、麒麟系列AI芯片等产品。目前华为拥有18万员工,36所联合创新中心,14所研究院/所/室,业务遍及170多个国家和地区。

http://www.huawei.com/cn
微软机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
IBM机构

是美国一家跨国科技公司及咨询公司,总部位于纽约州阿蒙克市。IBM主要客户是政府和企业。IBM生产并销售计算机硬件及软件,并且为系统架构和网络托管提供咨询服务。截止2013年,IBM已在全球拥有12个研究实验室和大量的软件开发基地。IBM虽然是一家商业公司,但在材料、化学、物理等科学领域却也有很高的成就,利用这些学术研究为基础,发明很多产品。比较有名的IBM发明的产品包括硬盘、自动柜员机、通用产品代码、SQL、关系数据库管理系统、DRAM及沃森。

https://www.ibm.com/us-en/
相关技术
吴恩达人物

斯坦福大学教授,人工智能著名学者,机器学习教育者。2011年,吴恩达在谷歌创建了谷歌大脑项目,以通过分布式集群计算机开发超大规模的人工神经网络。2014年5月16日,吴恩达加入百度,负责“百度大脑”计划,并担任百度公司首席科学家。2017年3月20日,吴恩达宣布从百度辞职。2017年12月,吴恩达宣布成立人工智能公司Landing.ai,并担任公司的首席执行官。2018年1月,吴恩达成立了投资机构AI Fund。

朱军人物

朱军,清华大学计算机系长聘副教授、卡内基梅隆大学兼职教授。2001 到 2009 年获清华大学计算机学士和博士学位,之后在卡内基梅隆大学做博士后,2011 年回清华任教。主要从事人工智能基础理论、高效算法及相关应用研究,在国际重要期刊与会议发表学术论文百余篇。担任人工智能顶级杂志 IEEE TPAMI 和 AI 的编委、《自动化学报》编委,担任机器学习国际大会 ICML2014 地区联合主席, ICML (2014-2018)、NIPS (2013, 2015, 2018)、UAI (2014-2018)、IJCAI(2015,2017)、AAAI(2016-2018)等国际会议的领域主席。获 CCF 自然科学一等奖、CCF 青年科学家奖、国家优秀青年基金、中创软件人才奖、北京市优秀青年人才奖等,入选国家「万人计划」青年拔尖人才、MIT TR35 中国区先锋者、IEEE Intelligent Systems 杂志评选的「AI's 10 to Watch」(人工智能青年十杰)、及清华大学 221 基础研究人才计划。

邢波人物

卡内基梅隆大学计算机科学学院教授,机器学习系副主任,专攻机器学习、计算生物学和统计方法等方向。他与合作者开发了Petuum平台,利用工作站、分布式计算机、移动设备或嵌入式设备来解决大型机器学习的问题。2016年11月,邢波创立Petuum公司,担任CEO和首席科学家。

刘铁岩人物

刘铁岩博士毕业于清华大学电子工程系。现任微软亚洲研究院主任研究员,互联网经济与计算广告学研究组负责人。他是美国计算机学会(ACM)、国际电子电气工程师学会(IEEE)、和中国计算机学会(CCF)的高级会员。中国科技大学和南开大学的客座教授。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

阿里巴巴机构

阿里巴巴网络技术有限公司(简称:阿里巴巴集团)是以曾担任英语教师的马云为首的18人于1999年在浙江杭州创立的公司。 阿里巴巴集团经营多项业务,另外也从关联公司的业务和服务中取得经营商业生态系统上的支援。业务和关联公司的业务包括:淘宝网、天猫、聚划算、全球速卖通、阿里巴巴国际交易市场、1688、阿里妈妈、阿里云、蚂蚁金服、菜鸟网络等。 2014年9月19日,阿里巴巴集团在纽约证券交易所正式挂牌上市,股票代码“BABA”,创始人和董事局主席为马云。 2018年7月19日,全球同步《财富》世界500强排行榜发布,阿里巴巴集团排名300位。2018年12月,阿里巴巴入围2018世界品牌500强。

https://www.alibabagroup.com/
百度机构

百度(纳斯达克:BIDU),全球最大的中文搜索引擎、最大的中文网站。1999年底,身在美国硅谷的李彦宏看到了中国互联网及中文搜索引擎服务的巨大发展潜力,抱着技术改变世界的梦想,他毅然辞掉硅谷的高薪工作,携搜索引擎专利技术,于 2000年1月1日在中关村创建了百度公司。 “百度”二字,来自于八百年前南宋词人辛弃疾的一句词:众里寻他千百度。这句话描述了词人对理想的执着追求。 百度拥有数万名研发工程师,这是中国乃至全球最为优秀的技术团队。这支队伍掌握着世界上最为先进的搜索引擎技术,使百度成为中国掌握世界尖端科学核心技术的中国高科技企业,也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外,全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

http://home.baidu.com/
腾讯机构

腾讯科技股份有限公司(港交所:700)是中国规模最大的互联网公司,1998年11月由马化腾、张志东、陈一丹、许晨晔、曾李青5位创始人共同创立,总部位于深圳南山区腾讯大厦。腾讯由即时通讯软件起家,业务拓展至社交、娱乐、金融、资讯、工具和平台等不同领域。目前,腾讯拥有中国国内使用人数最多的社交软件腾讯QQ和微信,以及中国国内最大的网络游戏社区腾讯游戏。在电子书领域 ,旗下有阅文集团,运营有QQ读书和微信读书。

http://www.tencent.com/
加州大学伯克利分校机构

加利福尼亚大学伯克利分校,简称加州大学伯克利分校,又常被译为加利福尼亚大学伯克莱分校,位于美国加利福尼亚州旧金山湾区伯克利市,是一所世界著名的公立研究型大学。其许多科系位于全球大学排行前十名,是世界上最负盛名的大学之一,常被誉为美国乃至世界最顶尖的公立大学。

https://www.berkeley.edu/
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