NeurIPS(前稱NIPS)可謂人工智能年度最大盛會。每年的圣誕前夕，全球的人工智能愛好者和科學家都聚集起來發(fā)布最新研究，并進行熱烈探討。這不僅是一次大的party，也是一次重要的技術發(fā)展指向，大會的技術往往這未來幾年就會演變成真正的研究甚至應用成果。

今年NeurIPS2018召開之際，微軟發(fā)布了一篇研究，對1996年以來，每年的大會論文數量、參考文獻、參會研究機構、論文作者進行了一次全方位分析，一起來看看有什么有趣的結果。

會議論文接收數量變化

 

 

從上圖我們看出1996年到2017年會議論文數量的變化。每一年的輸出數量都有精確標注，從1996年的163篇到2017年的954篇，近幾年論文數量增長率高于以往。另外，會議論文和Poster都納入了統計。

 

 

上圖中的黑條表示入選的論文平均引用多少篇參考文獻，數據顯示，論文發(fā)表和參考文獻引用數量呈現正相關關系。 綠條顯示會議論文被引用的平均次數。 請注意，引用是原始計數，未按發(fā)布時間標準化。

注：平均引文(Average Citations)：某一特定會議年收到的一篇NIPS論文的平均引文數。

平均參考文獻(Average References)：某一特定會議年的平均參考文獻數

NeurIPS在2009年修改了提交指南。2009年平均參考文獻的增加可能是由于規(guī)則的改變。

參考文獻的時間跨度

 

 

NIPS論文引用的時間跨度有多大?上圖可以給你一個清晰的展示。例如。2016年NIPS會議論文引用了2015年發(fā)表的2033篇論文，2014年發(fā)表的1395篇論文、更多數據信息，依次類推... ...

注：如果某些年份引用了未來年份的文章，有兩種情況可以解釋。 1、文章后來被發(fā)表在期刊上。 2、引用了書籍。

參考文獻來源分析

 

 

NIPS會議論文引用了哪些文章?參考文獻的領域分布是怎么樣的?

上表給出了參考文獻的領域分布。左邊的條形圖表明了參考文獻提供量最多的10個領域。NIPS、ICML、機器學習研究雜志(Journal of Machine Learning Research)和CVPR成為前四名。右邊的餅圖顯示，前10名的參考文獻供給量幾乎占來自NIPS論文的總引用量的40%。

頂級研究機構

 

 

NIPS接收的論文，有多少是頂尖的機構提供的?上面的氣泡圖可視化了這個問題。氣泡的顏色深度與機構提供的論文總數成正比，當然，這些論文指的是被NIPS所接收的那些。

 

 

更詳細的數據

作者分析

誰是NIPS論文的最佳作者?

接下來的三個圖表根據不同的標準對作者進行了排名。

 

 

氣泡圖顯示了按引用數量排名的NIPS作者，其中氣泡顏色深度與發(fā)布數量相關。

 

 

上面的氣泡圖可視化了作者排名。所采用的排名指數，是由微軟學術機構使用公式計算得出。X軸表示作者的排名。作者級別越高，他們就越接近右邊。Y軸通過論文發(fā)表數量來控制排名。此圖能夠使我們識別那些雖然沒有大量發(fā)表文章，但是很有影響力的作者。作者越在圖表的高點，他們的綜合排名就越高。在圖表的右上角的作者，既有大量的論文，也有非常大的影響力。

誰的文章被NIPS引用最多?

 

 

上圖對參考文獻的作者進行了排名，提供參考文獻越多的作者，排名越高。未在NIPS發(fā)表過文章的學者也可能出現在上圖中。

 

 

前20名學者的NIPS引文分布情況，每年更新一次。

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https://www.microsoft.com/en-us/research/project/academic/articles/neurips-conference-analytics/

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