AI近10年21个子领域高引学者（AI-10 Most Influential Scholars ）
近10年，人工智能发展迅速，如今该领域已经涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、Web与知识工程、机器人、信息检索、人机交互、语音识别、数据挖掘、图形学、可视化、虚拟现实、多媒体、物联网、计算经济学、计算理论、信息系统、计算机安全和数据库等诸多研究方向。我们节选了和人工智能相关的21个子领域，每个子领域选择1-2个顶级会议或者期刊，根据这些会议和期刊上近10年发表论文的引用情况（根据Goolge Scholar）生成了高引学者列表。https://www.aminer.cn/ai10
21个子领域是哪些？这21个子领域具体包含了下图中的20个领域及经典人工智能（AAAI、IJCAI）。
哪些顶级会议和期刊？如下图所示，我们在每个子领域中选取了1到2个顶级期刊和会议，选取2个的较多，从这些期刊和会议中抽取了近10年发表的论文，并统计每篇论文的引用次数，最后生成了高引学者。（具体期刊和会议如下图）经典人工智能(Artificial Intelligence)AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI)计算理论(Theory)ACM Symposium on Theory of Computing (STOC)IEEE Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS)计算经济(Computational Economicsdesc)ACM Conference on Economics and Computation (EC)安全与隐私（Security and privacy）ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS)IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P)人机交互(Human-Computer Interaction)ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (CHI)ACM Symposium on User Interface Software and Technology (UIST)ACM International Conference on Ubiquitous Computing (UbiComp)可视化(Visualization)IEEE Transactions on Visualization & Computer Graphics (TVCG)信息检索(Information Retrieval)International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR)机器学习(Machine Learning)Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS)International Conference on Machine Learning (ICML)数据挖掘（Data Mining）ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD)ACM International Conference on Web Search and Data Mining (WSDM)Web和知识工程(Web and Knowledge Engineering）International World Wide Web Conference (WWW)International Semantic Web Conference (ISWC)计算机视觉（Computer Vision）IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)计算机图形（Computer Graphics）ACM SIGGRAPH Conference (SIGGRAPH)自然语言处理(Natural Language Processing)Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)语音识别(Speech Recognition)IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)机器人（Robot）IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)数据库（Database）ACM SIGMOD International Conference on Management of Data (SIGMOD)International Conference on Very Large Data Bases (VLDB)多媒体（Multimedia）ACM International Conference on Multimedia (MM)操作系统（System）ACM Symposium on Operating Systems Principles (SOSP)USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementation (USENIX)推荐系统（Recommender System）ACM Recommender Systems (RecSys)物联网（Internet of Things）IEEE Internet of Things Journal (IoT-J)虚拟现实（Virtual Reality）IEEE Virtual Reality Conference (VR)数据挖掘领域的引用量TOP3学者是？高引学者由算法自动统计学者论文引用次数计算得出。以数据挖掘为例，该算法基于学者近10年在KDD会议和WSDM会议发表的所有论文引用次数之和进行排名。在数据挖掘领域列出了TOP100的高引学者，我们可以看到引用量排名前3的学者依次是：斯坦福大学的帅哥副教授Jure Leskovec、伊利诺伊大学芝加哥分校的Philip S. Yu教授和卡内基·梅隆大学Christos Faloutsos教授。
在多个子领域出现的高引学者在4个领域出现的高引学者此次有5名高引学者在4个领域均出现了，他们分别是香港科技大学杨强、香港中文大学金国庆、香港中文大学吕荣聪、上海交通大学俞勇和360人工智能研究院院长颜水成。这5名高引学者在研究领域上有大幅度交叉：5人入围经典人工智能和数据挖掘领域高引学者4人入围信息检索领域高引学者2人入围信息系统领域高引学者2人入围机器学习领域高引学者这不仅表明这5位学者在研究方向上的多元化，也表明人工智能很多子领域都是交叉的，并不完全独立。在上一次的AMiner Most Influential Scholar Award 2016中（https://www.aminer.cn/mostinfluentialscholar），出现在4个领域的高引学者仅2人，且均为国外学者，分别是David R. Karger 和 Ravi Kumar，这也看出了中国在人工智能领域的飞速发展。
在3个领域出现的高引学者此次有18名高引学者在3个领域均有出现。只有1名高引学者是女性，男女比例为17：1有4名华人学者入围，分别是亚利桑那州立大学刘欢、伊利诺伊大学香槟分校韩家炜和翟成祥、微软研究院Hao Ma。国内另外2名入围学者均属产业界，分别是字节跳动AI实验室李航和地平线机器人创始人余凯。7人入围机器学习领域高引学者6人入围信息检索领域高引学者5人入围数据挖掘领域高引学者
将其与出现在4个领域的高引学者数据综合来看，可以发现高引学者集中在信息检索、数据挖掘和机器学习领域。另外还有152名高引学者出现在2个领域。在上一次的AMiner Most Influential Scholar Award 2016中（https://www.aminer.cn/mostinfluentialscholar），出现在3个领域的高引学者有14名，仅有2名华人学者出现在高引学者列表中，分别是伊利诺伊大学芝加哥分校刘兵和奇点机智联合创始人林德康。这也可以看出，华人学者在这10年具有明显的上升势头。高引学者的机构分布高引学者一共21个领域，我们从每个领域中选取这十年论文引用量的TOP100学者，共计2100人，从下图中可以看出：谷歌一共有80名高引学者微软拥有的高引学者数量为78，与谷歌相差无几。卡内基·梅隆大学拥有的高引学者数量为68从第4名的华盛顿大学开始，前一名和后一名的差距不太大，均未超过6。前3名的机构共有高引学者226名，占据了总数的10.8%左右。前10名的机构共有高引学者458名，占据了总数的21.8%左右。
各领域榜首情况谷歌、卡内基·梅隆大学和微软，这3所机构在21个子领域中一共占据了13个的榜首，可谓是覆盖了人工智能领域的半壁江山，具体如下：谷歌占据了5个领域的排行榜榜首，分别是计算经济、机器学习、自然语言处理、语音识别、和数据库领域。卡内基·梅隆大学占据了4个领域的排行榜榜，分别是经典人工智能、安全与隐私、机器人和虚拟现实领域。微软也占据了4个领域的排行榜榜首，分别是人机交互、信息检索、数据挖掘和多媒体技术领域。
国内高引学者入围机构前五情况大陆的清华大学在经典人工智能领域有3名高引学者，排第三名。浙江大学在多媒体领域也有3名高引学者，排第五名。澳门科技大学在操作系统领域有2名高引学者，也排第五名。性别比例21个子领域的高引学者性别比例如下图，从图中我们可以看到，男性还是占据了很大比例。人机交互领域的女性学者比例最高，为25%。语音识别、机器人和物联网领域的女性比例最低，均为5%。
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