计算机科学排名顶级学校排名（CSRankings）旨在帮助人们了解全球各家大学在计算机科学领域体系与师资方面的实力。不同于 US News 和 World Report 的方法（仅仅基于调查），该排名完全基于研究指标，其度量了绝大多数院校教员在计算机科学领域的各大顶会所发布的论文数量。
该项目由麻省大学阿默斯特分校的 Emery Berger 教授发起。由于顶会论文发表难度很高，这种统计排名的方式被认为难以进行造假。目前，卡耐基梅隆大学（CMU）、麻省理工学院（MIT）与斯坦福大学名列全球前三，而 CMU 邢波教授则位列论文发表贡献第一位。
排名网站链接：http://csrankings.org
GitHub 项目链接：https://github.com/emeryberger/CSrankings
2018年排名
该排名可以根据院校所属地区、文献发表时间等条件进行指定搜索。在这里，我们根据近十年来（2007-2018）的论文发表对各大学实力进行了排名，数据截止日期为 2018 年 2 月 19 日：
全球大学排名 Top 20（排名有并列）
亚洲大学排名 Top 10（排名有并列）
CMU 教授计算机科学顶会论文贡献排名
清华大学教授计算机科学顶会论文贡献排名
展开各所大学的教员信息，可以看到 CMU 的邢波教授（Eric P. Xing）、Ruslan Salakhutdinov（苹果机器学习负责人），斯坦福大学的 Christopher D. Manning 教授、李飞飞教授都在表内。其中，在卡耐基梅隆大学的排名里，邢波教授目前高居首位。
卡耐基梅隆大学（CMU）文献发表方向细分图
清华大学文献发表方向细分图
搜索条件
如前文介绍，该项目是基于各家院校教员在计算机科学各方向顶会上发布的论文数量进行排名的，如自然语言处理领域目前录入信息的顶会：ACL、EMNLP 和 NAACL；计算机视觉领域的会议包含：CVPR、ECCV 与 ICCV；机器学习 & 数据挖掘会议的论文数据来自 ICML、KDD 与 NIPS；人工智能顶会则参考了 AAAI 与 IJCAI。
在生成排名时，我们可以依据不同条件进行过滤：
目标包含的细分条件：
人工智能
系统
理论
跨学科领域
由于排名方式的特殊性，目前该排名系统或许仍有改进空间。本工具基于 GitHub 项目，所以我们也可以向开发者提出建议，帮助它进行改进。
