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還不太瞭解AceRankings是什麼樣的排名系統的，上期回顧詳見：學術英雄出少年 | 全新功能AceRankings襲來
本次AceRankings增添至五個推薦列表（包括CCF，THU等），增添至五種排名方式，以及全新上線的學術合作者地圖，多地區選擇等等。全面升級的AceRankings會給我們帶來什麼樣新的體驗呢？接下來就請跟隨小編的腳步瞭解一下吧。
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清華推薦列表正式上線
今年八月，清華大學計算機學位評定分委員會發布了《
清華大學計算機學科推薦學術會議和期刊列表》，引發了較大熱議。那麼清華推薦的新列表與目前國內最為通用的中國計算機學會（CCF）版國際會議和期刊目錄有何區別呢？AceRankings也在過去CCF的基礎上新增THU列表，供各位讀者選擇比較。
僅看AI相關，最明顯的區別是：清華新增了ICLR 為A類會議；把 CCF 定為 B 類的 ECCV 、COLT、EMNLP 、ICRA 評定為 A 類；以及將 CCF 定為 A 類的IJCAI定為B類。
此外，清華大學新推出的分級標準只分 A、B兩類期刊。
清華給出的人工智能方向列表在期刊和
會議數目上都有所減少。A類會議
B類會議
C類會議
會議總數
THU
12
17
0
29
CCF
7
12
21
40
A類期刊
B類期刊
C類期刊
期刊總數
THU
6
33
0
39
CCF
4
21
36
61
我們比較一下國內研究機構在THU和CCF列表A類會議/期刊人工智能領域上的排名（按照Citation）：
CCF
THU
可以看到，前九名的機構沒有變化，除了中科院和中科大排名互換。從第十名開始，排名出現一定變化。
在分類上，清華版也與CCF推薦目錄略有不同，同樣是十個領域，但劃分方式有一定區別：
THU
CCF
從上圖可以看出，從全世界來看，各領域的影響排名有一定區別。THU前三名分別是：AI，計算機網絡和人機交互與普適計算。CCF前三名分別是：AI，人機交互和數據庫/數據挖掘。
接下來，讓我們來比較一下中國機構在所有領域整體排名情況：與人工智能領域結果相似。
可以看出清華本次發出的推薦列表有一定的權威性，和CCF列表相比既有自己的特色，又有著很高的水準。
接著，讓我們來看一看全世界的機構排名：（在地區選擇裡選擇All即可查看）
THU
CCF
僅看前十五名研究機構，中國僅有清華大學進入排名，排在14（THU）。在世界排名中，美國依然實力十分強大，有著壓倒性的優勢。在CCF列表中，前十名全部是美國的研究機構。
五種 ranking 方式選擇
我們在過去的Count，Citation的基礎上，新增了三種排名方式：Adj., AceScore, H-index
01
AceScore
AceScore是Acemap提出的一種全新影響力計算方式。我們認為，某一機構或作者在某一會議/期刊的影響力，不應該僅僅取決其在此會議/期刊發表的論文的Citation，還應該考慮到他在其他會議發表的論文對此會議內其他論文的影響力。也就是說，在其他地方發表的論文被此會議/期刊引用的次數。
舉例來說，在我們計算清華大學的CCF列表會議AceScore時：AceScore = Citation + 其他論文在CCF論文的Citaion
可以看出，AceScore的排名和Citation的排名是有一定區別的，如：中科院超越中科大排名第三。
02
Adj.
考慮到一篇論文有多位作者的問題，我們將每篇論文的Citation除以作者數再進行相加，也就是Adj.。
可以看到，看作者排名的時候，這種計算方式較原來相比，也有了一定的排名變化。
本期推送重點比較了CCF和清華推薦列表的數據區別，可以看出清華推薦列表的高水準。
還介紹了兩種新的Ranking方式：AceScroe和Adj. 供大家選擇嘗試。
還有一些其他新板塊功能，我們會在下一次推送繼續為大家講解，敬請期待。
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文字編輯 | 排版：閆姝含
圖片來源：Acemap
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