2024 CSRankings全美計(jì)算機(jī)科學(xué)排名發(fā)布！CMU霸榜，MIT跌出前5（全美計(jì)算機(jī)排名前30大學(xué)排名）
編輯：桃子
【新智元導(dǎo)讀】全美CSrankings 2024結(jié)果出爐！全美計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)排名中，排名前三的學(xué)校是CMU、UIUC、佐治亞理工學(xué)院。值得注意的是，MIT跌出了全美前5。
2024 CSRankings全美計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)排名，剛剛發(fā)布了！
今年，全美全美CS最佳大學(xué)排名中，
卡耐基梅隆大學(xué)（CMU）位列全美第一，同時(shí)是CS世界第一。與此同時(shí)，伊利諾伊大學(xué)香檳分校（UIUC），連續(xù)6年穩(wěn)居榜單第二。佐治亞理工學(xué)院位列第三。
然后，斯坦福大學(xué)、圣迭戈加利福尼亞大學(xué)、密歇根大學(xué)、華盛頓大學(xué)并列世界第四。
值得注意的是，MIT排名下跌，跌出前五。
CSRankings是由麻省州立大學(xué)阿姆赫斯特分校計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)學(xué)院教授 Emery Berger 組織的全球院校計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域?qū)嵙ε琶?，完全基于研究指?biāo)，相對(duì)來(lái)說(shuō)比較透明。
CSRanking的細(xì)分排名分為4大類（27項(xiàng)小細(xì)分），分別為AI、系統(tǒng)、理論和跨學(xué)科領(lǐng)域。
在AI板塊，主要有5個(gè)細(xì)分領(lǐng)域：1.人工智能（Artificial intelligence）；2.計(jì)算機(jī)視覺(jué)（Computer vision）；3.機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine learning）；4.自然語(yǔ)言處理（Natural language processing）；5.網(wǎng)頁(yè)信息檢索（The Web & information retrieval）。
全美CS排名：CMU穩(wěn)坐第一，MIT跌出前5
3所大學(xué)CS實(shí)力并列全美前8，分別是麻省理工學(xué)院、加州大學(xué)伯克利分校、馬里蘭大學(xué)帕克分校。
然后是，康奈爾大學(xué)、東北大學(xué)、普渡大學(xué)、德克薩斯大學(xué)奧斯汀分校，還有5所大學(xué)并列前15、4所大學(xué)并列前20。
具體看，CMU的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，以及NLP、視覺(jué)、AI最為拿手。
伊利諾伊大學(xué)香檳分校（UIUC）的機(jī)器學(xué)習(xí)和NLP研究是最大的強(qiáng)項(xiàng)。
佐治亞理工學(xué)院ML、安全領(lǐng)域研究比較突出。
再來(lái)看看斯坦福大學(xué)、圣迭戈加利福尼亞大學(xué)、密歇根大學(xué)、華盛頓大學(xué)四所并列第四的大學(xué)研究表現(xiàn)。
并列第8的三所大學(xué)研究領(lǐng)域占比可視化。
排名依據(jù)：頂會(huì)論文發(fā)表量
當(dāng)前，1983年開(kāi)始的《美國(guó)新聞與世界報(bào)道》（US News and World Report）排名最具聲望。
不過(guò)，US News排名完全以聲譽(yù)為基礎(chǔ)，依賴于向各部門主管和研究生院主任進(jìn)行調(diào)查。
就拿2023年US News世界排名一出離了大譜，把213所機(jī)構(gòu)排名弄錯(cuò)了，留學(xué)圈也是吵翻了天。
包括之前哥大在US News的排名數(shù)據(jù)造假事件，也是掀起了腥風(fēng)血雨。
另外，基于引用次數(shù)的指標(biāo)也存在灌水的嫌疑。比如，有的大學(xué)就鼓勵(lì)教職員工相互引用，「引用卡特爾」（Citation Cartels）也就看著光彩了。
不僅如此，并非所有論文引用都是免費(fèi)的，而且變化很快，像Google Scholar中引文統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)在作者歧義方面做的不是很好。
為了給所有人提供一個(gè)有意義且透明的排名體系，Emery Berger組織的全球院校計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域?qū)嵙ε琶耆凇秆芯恐笜?biāo)」進(jìn)行排名。
具體來(lái)說(shuō)，CSRankings是以絕大多數(shù)院校教員，在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的各大頂會(huì)發(fā)布的論文數(shù)量為衡量指標(biāo)。
自然語(yǔ)言處理的頂會(huì)有ACL、EMNLP、NAACL；計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的頂會(huì)含CVPR、ECCV、ICCV；機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘會(huì)議的論文來(lái)自ICML、KDD 、NIPS；人工智能頂會(huì)則包含AAAI、IJCAI。
看得出，這種方法是為了激勵(lì)教職員工在頂會(huì)上發(fā)表論文，而且CSrankings所有代碼和數(shù)據(jù)共享，同時(shí)還能防止造假。
教職工入選標(biāo)準(zhǔn)是？
數(shù)據(jù)庫(kù)的收錄標(biāo)準(zhǔn)是，只要是特定校園中的全職、終身教職員工，并且能夠單獨(dú)為計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的博士生提供指導(dǎo)，都可以被收錄到數(shù)據(jù)庫(kù)中。
因此，這種方法將數(shù)據(jù)庫(kù)的覆蓋范圍擴(kuò)大到了其他院系的一些教師，這些教師與計(jì)算機(jī)科學(xué)系或類似院系有兼職合同，可以為CS的博士生提供指導(dǎo)。
請(qǐng)注意，全職意味著在整個(gè)學(xué)年至少有75%的工作時(shí)間。
作者署名、論文數(shù)怎么算？
一名教職員工在一篇論文中可獲得1/N分，其中N是作者人數(shù)，與他們的隸屬關(guān)系或身份（教職員工、學(xué)生或其他身份）無(wú)關(guān)。這個(gè)數(shù)字永遠(yuǎn)不會(huì)變。
在所有作者都是/最終成為數(shù)據(jù)庫(kù)中的教員的情況下，那么一篇論文最多只能算1.0分。
如果不按作者數(shù)量劃分論文的學(xué)術(shù)產(chǎn)出量，僅簡(jiǎn)單計(jì)數(shù)論文數(shù)，那么作者可以很容易地通過(guò)增加作者來(lái)人為操縱和夸大單篇論文的產(chǎn)出量。
為了避免這種情況，必須分割論文的學(xué)術(shù)產(chǎn)出量。這可以激勵(lì)作者適當(dāng)?shù)貙?duì)待學(xué)術(shù)產(chǎn)出的署名，不濫用多作者夸大單篇論文的產(chǎn)出量。
參考資料：
https://csrankings.org/#/fromyear/2023/toyear/2024/index?all&us
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