基于文献计量法的计算机科学态势研究

1基于文献计量法的计算机科学态势研究ResearchonComputerScienceSituationBasedonBibliometricMethod目录TOC\o"1-3"\h\u11512基于文献计量法的计算机科学态势研究 基于文献计量法的计算机科学态势研究摘要：本文文献统计分析源主要来自webofscience、中国知网（CNKI）等数据库。运用文献计量法、内容分析法来分析2000-2019年计算机科学的发展态势。通过研究近20年计算机科学的文献数量、地域分布、研究方向、被引次数随时间的变化等得出计算机科学在其主要领域的影响力变化和发展情况。关键词：文献计量法；计算机科学；研究领域；发展趋势ResearchonComputerScienceSituationBasedonBibliometricMethodAbstract:ThesourcesofstatisticalanalysisinthisarticlemainlycomefromdatabasessuchaswebofscienceandChinaKnowledgeNetwork(CNKI).Usedocumentmeasurementmethodandcontentanalysismethodtoanalyzethedevelopmenttrendofcomputersciencefrom2000to2019.Bystudyingthenumberofcomputerscienceliterature,geographicaldistribution,researchdirection,andthenumberofcitationsovertimeinthepast20years,wehaveobtainedthechangesanddevelopmentofcomputerscienceinitsmainfields.Keywords:bibliometrics;computerscience;researchareas;developmenttrends前言计算机科学是系统的进行计算，信息处理来研究\t"/item/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E7%A7%91%E5%AD%A6/_blank"计算机及其周围各种现象和\t"/item/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E7%A7%91%E5%AD%A6/_blank"规律的学科。其应用领域十分广泛，近几年尤其是在大数据、人工智能和网络安全等方面呈现井喷式发展。文献计量学(Bibliometrics)这个词是在1969年由著名情报学家AlanPritchardl正式提出，自此以来，文献计量学进入了快速发展时期,其方法、理论、手段日益完善。近些年来随着计算机、信息技术以及网络的高速发展，文献计量学方法理论已越来越多地被用于描述、评价和预测科学技术的现状与发展趋势。本文是基于文献计量法、可视化分析法和内容分析法，并且借助中国知网（CNKI）和webofscience数据库，统计分析计算机科学领域国内外的论文数量、内容、影响因子，从中研究计算机科学的发展态势。尤其通过分析近5年的新兴研究方向的学术论文，及时把握前沿领域的整体情况，对于科学研究人员了解该领域研究和应用目标，做进一步重点突破起重要的作用。这也有助于国家相关部门对于科研资源调配、规划和布局。1.1研究意义近些年来信息技术不断地进步和发展，电子类产品的更新迭也随之加快脚步，随着产品价格逐渐亲民化，让计算机的使用范围扩大到每个行业、企业和个人。大部分企业利用计算机设备以及相关系统进行办公，自动化的工作模式不仅使企业内部的办公质量和效率大幅度提高，还使办公程序和办公流程变得更为标准与规范。计算机科学技术作为贯穿工业、服务业、金融业、制造业、商业等领域的桥梁与媒介,为各行各业的信息化系统管理、数据挖掘分析等提供高效准确的帮助。计算机相关产业的智能化技术也在逐渐普及，机器学习、图像识别系统的完善促使智能机器代替了大量劳动力，逐步改变企业内部的分工模式，很大程度上推动了计算机相关领域更加多元化发展。计算机软件与计算机硬件设备的多元化和微型化，也逐步使计算机的应用场景拓宽，实现的功能更加强大。例如:计算机技术因其显著的应用优势，在医疗、生产等应用方向快速发展,并持续推动各行业的进步。在不断发展的过程中，计算机学科下众多研究方向的资料数据纷繁复杂，如何对计算机科学相关知识进行高效的分析与评价，与此同时通过挖掘和归纳信息，提取有效精简的重点内容，为相关研究人员提供参考以及指导方向，也是计算机科学研究工作的重要部分。近年来随着针对相关领域基金支持力度的加大，计算机科学论文产出数量高速上升，其中高被引论文代表了该研究领域新的发展方向，特别是基金论文更具有高水平的特征，引起研究人员的普遍关注与重视,对随时间变化论文的数量以及相关指标进行分析研究也就显得尤为重要。文献计量学是以统计学的方法和数值作为基础，针对具有不同数据特征的文献进行定性或者定量分析，以此揭示某一学科的发展态势以及热点问题。文献计量学通常会使用的文献分析法有引文分析、词频分析、可视化分析等。文献计量法与可视化技术应用在计算机科学领域，可以直观地看出相关研究方向的现状及发展趋势。应用此方法对国际研究论文进行系统全面地分析，可以为研究人员提供大量、形象的分析统计知识。为此本研究将文献计量法及信息可视化技术相结合，对国内及wos核心数据库收录的论文，以期了解现阶段计算机科学国际论文的发表现状以及存在的问题和不足,为进一步提高科研成果的质量提供指导。1.2计算机科学研究现状计算机集成信息技术不断发展，促使计算机中央处理器的速率变的越来越快，计算机技术逐渐向大规模集成芯片转变且被大范围的进行推广。一方面，计算机技术的普及应用可以提高各区域计算机设备之间联系的紧密程度;另外一方面，高效率的计算机信息数据处理方式，可使计算机之间的信息数据处理功能变得更加紧密。近几年计算机设备的相关研究人员逐步提出了发展生物计算机的设计与研究理念。目前生物计算机的研究还处于初级阶段，相关技术的发展速度缓慢。如果生物计算机技术得以实现，那么计算机就会在运行速度较快的前提下保持低能源消耗以及信息存储空间大的特质。未来基于物理子学的量子计算机、把光作为信息数据传播的主要媒介的光子计算机也会有所发展。而在计算科学技术这一方向，其智能化和网络化的发展趋势良好，并且已经是其发展的主要方向。如今，人们在生活工作中网络是获取信息的主要途径和方式,与此同时,通过进行对网络渠道大范围的筛选，可以将有用的信息总结、归纳，进一步选取对自己有帮助的核心信息。1.3数据来源及研究方法1.3.1数据源本文主要以中国知网（CNKI）和webofscience数据库中计算机学科主题下的论文和期刊作为统计源。其中包括WebofScience数据库中的SocialSciencesCitationIndex(SSCI),Con-ferenceProceedingsCitationIndex-Science(CPCI-S)和ConferenceProceedingsCitationIndex-SocialSci-ence&Humanities(CPCI-SSH)几个子库。在计算机大学科下选取其中六大类研究方向，按照每个主题论文影响力排序检索，选取各类前1000的论文和期刊（总计7000篇作）为本次的研究样本，对2010-2019年计算机科学领域的现状和发展趋势从文献计量学的角度来分析。参考角度主要分为四个方面，即论文的数量及时间分布、地域分布、研究主题分布和被引次数。而六大类研究主题分别为：COMPUTERSCIENCEINFORMATIONSYSTEMS、COMPUTERSCIENCEARTIFICIALINTELLIGENCE、COMPUTERSCIENCEINTERDISCIPLINARYAPPLICATIONS、COMPUTERSCIENCETHEORYMETHODS、COMPUTERSCIENCEHARDWAREARCHITECTURE和COMPUTERSCIENCESOFTWAREENGINEERING。1.3.2数据研究分析方法本文的研究采用文献计量法、可视化分析法等文献计量学方法。文献计量学是针对不同类型文献的数量、结构、品质以及运用上的研究和分析,是研究学科机构、预测学科发展态势最有效的理论方法之一。文献计量法是图书情报学研究其中的一个分支界，其采用数量统计学方法来定量描述、评价和预测学科规律、性质、研究现状和发展态势。内容分析法是基于定性分析基础，针对文献的内容进行系统、客观分析的一种定量研究方法，其目的是透过内容来揭示文献中本质性的事实或趋势甲。共词分析方法是用高频词聚类来分析过去以及现在学科领域的热点，并通过低频词聚类预测未来学科的研究热点，是一种定量和定性共有的分析方法。在统计分的过程中，用Excel2018来对检索数据进行处理，通过图像生成功能将结果可视化。REF_Ref30745\r\h[1]2国际WOS论文文献计量分析2.1国际论文数量及时间分布基于文献计量学方法分析计算机技术领域现状,依据相关文献随时间的增长或衰退的规律,对其进行数据统计可视化分析,可以合理预测这一领域研究前景与发展趋势。通过对WebofScience核心合集数据库进行高级检索，WC=“computerscience”，时间跨度为2010-2019年，检索结果统计得到图1所示结果。图12010-2019年国际计算机科学领域论文时间分布根据图1所示,最近10年期间计算机科学领域的国际论文从2010年的34822篇增长至2019年的80245篇,其年平均增长率为11.24%。通过数据拟合的结果显示,论文呈现指数增长状态。且在2019年的增长率达到20.46%，是近10年增长率最大值，可以看出从目前的发展趋势进行分析来看,相关领域仍是当今科学研究的重点和热点，计算机科学研究的资金以及人力等投入还将不断地提升。而就我国当前的计算机不断发展现状来看,如图2所示，我国计算机科学领域论文时间分布曲线与国际相似，发文量增长较快。尤其在2018年，发文数量几乎为2017的二倍，随着对该领域的研究方法更为熟悉，计算机技术的专业化发展趋势开始逐渐凸显,为了能够实现计算机技术的不断发展和进步,相关科研人员就此方面内容需要兼顾综合化管理的内容,在提升计算机未来发展空间的角度上促进技术和管理范畴的共同发展特点,以此来确保未来计算机技术的科学性和稳定性。2.2论文webofscience类别分布笔者依据2010-2019年webofscience核心合集数据库的“computerscience”下541345篇国际论文的主题进行了分类。具体数据如表1所示，由表1可知，在六大类别在国际论文数量上的占比情况。COMPUTERSCIENCEINFORMATIONSYSTEMS数量占比最大，达到31.55%，位列二~六位的分别是COMPUTERSCIENCEINTERDISCIPLINARYAPPLICATIONS、COMPUTERSCIENCEARTIFICIALINTELLIGENCE、COMPUTERSCIENCESOFTWAREENGINEERING、COMPUTERSCIENCEHARDWAREARCHITECTURE和COMPUTERSCIENCETHEORYMETHOD。表2是我国计算机科学领域论文WOS类别分布情况，从表2中可以看出，按类别分布也是INFORMATIONSYSTEMS所占论文最多,占全部论文总数的41.322%,位列第一。随后依次为COMPUTERSCIENCEartificialintelligence、INTERDISCIPLINARYAPPLICATIONS、COMPUTERSCIENCESOFTWAREENGINEERING、COMPUTERSCIENCETHEORYMETHOD和COMPUTERSCIENCEHARDWAREARCHITECTURE，分别占比为29.058%、19.618%、14.873%、14.819%和8.638%。在大体分布上基本一致，但是从发文量看，国内在人工智能领域的研究力度要更强，超过了跨学科应用的发文量。表1国际论文webofscience类别占比情况Table1Proportionofinternationalpaperwebofsciencecategories类别信息系统跨学科应用人工智能软件工程理论与方法硬件架构记录数170834146213135412 954879159457783占比31.557%27.009%25.014%17.639%16.920%10.674%表2国内论文webofscience类别占比情况Table2Proportionofdomesticpaperwebofsciencecategories类别信息系统人工智能跨学科应用软件工程理论与方法硬件架构记录数582154093727638209532087712169占比41.322%29.058%19.618%14.873%14.819%8.638%将这六个主题在webofscience核心合集数据库中的发表文章、期刊等随时间的数量增长情况绘制在一个图中，可以看出每个领域的发展过程以及近年来的发展趋势。如图4所示，计算机科学六个类别均呈现不同形态的增长趋势。通过对这六个类别在webofscience核心合集数据库中的论文数量随年份分布曲线的数学拟合发现,有些类别的曲线是符合指数增长规律的。指数增长模式是和前期论文总量密切相关的，属于非线性增长模式。指数增长具有着不同的速率,而判别这一速率快慢的指标就是倍增期。如若倍增期越短,那么就表示指数增长的速率越快;相反，如果倍增期越长，指数增长的速率就越慢。以下将对每个类别的发展过程做一个概述和分析。人工智能人工智能并非是近几年才出现的。早在1956年人工智能就进入了发育期，经过10年发展,主要是在机器学习、专家系统以及模式识别等领域取得了突破性成绩,1970年创办的ArtificialIntelligence刊物,为人工智能的发展有很大的推动作用。进入20世纪70年代以后,虽然很多国家都开展了对人工智能的研究,但是因为技术的不成熟,没能有所发展。由图4也可以看出，人工智能是六个主题中倍增期较短的，尤其近5年的增长速率极快。根据近十年内该类别下的论文数量拟合曲线可以看出人工智能的增长是符合指数增长的。拟合曲线方程是Y=303.46e0.2263x（其中Y为论文数量，x为时间）。在2016年发文量为958篇，而2017达到了1467篇，2018年为2719篇，可以看出这几年的论文数量几乎呈倍增趋势，若将2019年与2010年相比，则为其10.51倍，年平均增长率达到了35.74%。只计算近五年的话，年平均增长率达到了64.48%。这与从2016年以来的科学技术发展有关，科研人员终于可以具备研究相关领域所需的技术,开始开发机器学习和算法。其中，最著名的当属谷歌研究的无人驾驶VS汽车和Alphago。如今，人工智能同很多其它的学科交叉研发，在多个行业中扮演着不可或缺的角色，发展呈现复杂和多样的特点。也将与人工智能结合的产品投放市场，如智能洗衣机、家用机器人等。应用的范围也十分广泛,其中涵盖教育、医疗、金融等多个领域。近年来人工智能处于科研热点领域，这也是因为在人类社会中，对于提升劳动效率、减低劳动成本等需求方面有着突破性成就。计算机科学与信息系统计算机科学与信息系统类别的论文数量在总体趋势上是呈现指数增长的，在2016年至2019年，该主题下的论文平均增长率为25.4%，2019年增长率最高，达到了33%。在经过前五年的相对平缓的增长后，开始了加速发展阶段。随着现代计算、网络、通信和控制技术的发展,信息技术的运用领域不断拓宽，信息与各个领域技术的结合已然成为一种发展的必然趋势。在如今大数据时代,计算机技术被运用到信息系统领域,也是信息系统持续发展的客观需求,要充分将二者进行融合。还有近年来快速发展也与以大数据为背景的“人工智能”、“机器学习”成为现代商业模式有关，需要人们从海里数据中挖掘商业价值，那么信息系统的不断进步就成了人们迫切希望的。该主题论文数量的拟合方程为：上涨趋势虽不及人工智能，但是类似都是在相同的节点开始有倍增的态势。信息系统正在人类社会中承担重要的作用，并且比重越来越大，同时也逐渐向复杂信息系统转变。复杂信息系统已经融入了社会生活的各个方面,其安全性也就显得尤为重要。所以，提高复杂信息系统的安全性已经成为研究人员和管理人员的共同目标。计算机理论与方法计算机理论与方法类别的拟合曲线方程为y=5854.3e0.0767x，R2=0.9631符合指数增长规律。在2010年至2016年间，其论文数量的增长模式更符合线性增长的规律，一直保持相对稳定的增长率，波动幅度小。在2017年到2019年，论文数量较之前猛增，尤其是2019年的增长率达到了22.32%，而在此之前的年平均增长率为7.45%。21世纪以来，计算机广泛应用到社会生活生产之中，使得计算机技术理论成为当代重要的学科之一。随着计算机中各种逻辑器件的不断更新，进一步推动了电子技术的发展，现在我们已经进入了超大规模集成电路的时代。而由于微电子技术的发展，也直接带动了计算机系统结构的更新换代，使计算机技术的前沿方法和理论得以应用。计算机已经从之前单一计算的装置变革成为计算机网络、多计算机系统和并行分布式计算机系统等多种高性能的系统。计算机理论和方法主要是在人工智能技术、大数据技术和网络安全技术等进行理论研究。比如人工智能是运用人工的方法以及技术模仿、扩展和延伸人具备的智能，来实现某些“机器思维”。具体来说，就是研究如何使机器能够具有能听、能看、会说、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种特速题的一门学科。那么计算机理论与方法就要相应针对图像识别技术，图像处理技术等方面进行研究。热点领域的发展与计算机理论的革新是相互促进的，所以计算机理论与方法也会继续保持平稳增长。计算机硬件架构计算机硬件架构的拟合曲线符合对数函数，拟合方程为y=1079.4ln(x)+4147.9，R2=0.9582。从图像上来看2019属于一个拐点，在2010年-2018年期间平均增长率在9%左右，且没有出现过下降趋势。而2019年相较2018年减少了277篇，首次出现负增长。如今人们对计算机的理解也更加的深刻，而随着人们对计算机需求的不断提高，计算机的运行速度和处理能力也越来越强。计算机包括硬件和软件两部分,硬件主要负责计算机的基本运行。硬件系统对计算机的重要程度是显而易见的。计算机行业的发展离不开计算机硬件的发展，可以说硬件是计算机的基础。计算机硬件也经历了漫长的发展，由图3可知，在10年至18年间计算机硬件架构方面的论文数量平缓增加。而在2010年之前计算机硬件方面的经历了技术的高速进步，现在所追求的技术发展趋势应是更“无线”，性能更好和外观时尚等，而不再是单纯的更小、更轻。比如索尼开发的大脑虚拟成像技术，这就意味着“虚拟现实”的目标将越来越近，人们想实现用大脑控制世界。但是新技术总面临很多困难和挑战，虽然相关的新兴技术领域的研究文献在增加，但是在硬件技术的研究方面仍需加大科研投入。跨学科应用计算机技术几乎与所有学科都有交叉研究和应用，跨学科应用的论文数量占比在二十年间一直处于前三的位置，其论文数量曾是“computerscience”类别下最多的。该类别曲线拟合方程呈线性增长规律，拟合方程为y=784.16x+10647，R2=0.9255。虽然整体呈现上升趋势且基数较大，但相较于其他类别，发展势头没那么强。在2012年时论文数量相较上一年减少了176篇，2014年比2013年减少了156篇。之后几年均是比较平缓的上升态势，其年平均增长率为9%。科学发展规律的具体表现是学科交叉,科学发展史也表明,科学上重大的突破,新的生长点甚至于新学科的产生，常常是在不同学科彼此的交叉与相互渗透的过程中形成,学科交叉是创新的动力和源泉。计算机技术从诞生以来就不断应用在其它领域，著名计算机科学家Edsger

Dijkstra曾经提出：“计算机科学并不只是关于计算机，就像天文学并不只是关于望远镜一样。”,设计、部署计算机以及计算机系统通常情况下被认为是非计算机科学学科的领域。比如，研究计算机的硬件会被当作是计算机工程的一部分，然而对于商业计算机系统的研究和部署则被称为信息技术或者信息系统。现在计算机科学也越来越多地融合了各类计算机相关学科的思想。跨学科应用是获得科学成果的重要途径之一，从论文数量变化趋势来看，计算机科学也在不断扩大学科交叉范围，加速跨学科应用发展。计算机软件工程图中只统计了2010年-2019年的发文量，但是从20世纪60年代计算机软件工程技术就已经诞生，并且发展相对迅速，达到了一定的规模。截止20世纪90年代，计算机软件工程技术已经走向优化性能。在2010年发表的文章数量已经有8101篇，2019年论文数为11496，计算得到年平均增长率为22.474%。2015年相较2014年在webofscience核心数据库中仅增加了13篇，但2016年则增长迅速，较上一年增加了599篇。从这十年论文数量的总体情况上来看，该类别的曲线拟合是符合线性增长规律的，其拟合方程为y=343.17x+7661.3，R2=0.9638。表明软件工程整体呈现良好的发展态势，在全球化趋势下，软件工程有很多的发展机遇，但是也有许多的危机和挑战，这就需要研究人员不断探索。近年来在开放性计算的应用、模块化设计、标准化技术以及中间件技术方面的研究论文数量呈现不断上升的态势，对于软件工程学术领域的研究发展良好。图2国际论文六大类别随时间发展情况2.3国际论文地区分析通过研究论文的地区分布,有助于研究人员了解当前在某一研究领域处于顶尖的国家,找到标杆国家,分析自身在研究过程中的重点方向和可以借鉴的方法，从而进行更高效高质的学习研究。根据WebofScience核心库中，高级检索下WC=“computerscience”，时间跨度为2010年至2019年，得到的检索结果进行地区分布分析,分析结果如图5图3国际论文数量国家占比情况通过本国或本地区作者发文总量以及文献被引频次可以大致体现一个国家或者地区的学术研究水平以及影响力的高低，图3给出了发文量在前十五位的国家或地区。从图中可以看出，中国近10年发表文献量为140880篇，占文献总量的26.024%，居于排行榜首位，学术优势非常明显。美国的发表文献量为118986篇，占文献总量的21.98%。其次就是英国、德国、法国、西班牙、加拿大、印度、韩国和意大利，这些国家也有较明显的优势和突出的学术地位。从地区分析，由于美国整体科研能力的强大，还有排名第七的加拿大，所以北美地区是如今计算机科学领域研究水平最高的地区之一，相关发文数量占文献总量的30%;欧洲地区的国家，也具有较强的科研能力，例如：英国、荷兰、意大利、德国、法国等，这些国家的论文发表数量占文献总量的23%;大洋洲因排名第四位的澳大利亚已占有一席之地，相关发文量占文献总量的4%;亚洲地区因排名第一的中国和排名第九的韩国，相关发文量占文献总量的38%。虽然根据图显示近十年中国论文数量居于第一，但是美国在计算机科学领域仍处于世界顶尖水平，美国的综合科研实力依旧很强，尤其在软件工程、硬件架构以及信息系统方面有着较大的优势。在之后的研究中,可以借鉴美国的研究方法,提升自身分析、处理与应用能力。3国际论文被引次数分析3.1论文被引次数类别分析表3为计算机科学领域被引次数前500的文献中,六大类别论文的被引用情况分布。由表3可知，六个学科中,总篇数占比最高的为arificialielligence,为198篇,占比为39.6%,其余从第二~六位为Informationsystems、interdisciplinaryapplication、theory&methods、hardwarearchitecture和softwareengineering。其中被引频次最高的文章为COMMUNICATIONSOFTHEACM期刊的文章，共被引次数为13982次，年平均引用次数为3495.5次。表3国际被引频次前500论文类别占比情况Table3Proportionofthetop500papercategoriesininternationalcitations类别人工智能信息系统跨学科应用理论与方法硬件架构软件工程记录数198141130715133占比%/50039.60028.20026.0014.20010.2006.6003.2论文被引次数地区分析表4国际被引频次前500论文国家占比情况Table4Proportionofcountrieswithtop500paperscitedinternationally国家ChinaUSAAustraliaEnglandGermanyCanadaSuadiaradia记录数2401645951413727占比%/50048.00032.80011.80010.2008.2007.4005.400表5国际被引频次前100论文国家占比情况Table5Proportionofcountriesinthetop100paperswithinternationalcitations国家USAChinaCanadaEnglandAustraliaGermanySingaporeNetherlands记录数373012118765占比%/500373012118765除了从论文数量来看，论文被引频次也可以直观的看出地区的学术研究能力和水平。在WC=“computerscience”下检索近10年文献，按照被引次数排序，得到前500篇文章，将其进行检索分析，得到前500文章的地区分布表（如表2）。根据表中数据可以看出，中国有240篇，占文献总数的46%，排在第一位。美国有164篇，占文献总数的32.8%，位列第二。同过进一步筛选，将被引次数前100的文献选出，进行分析，得到表3。根据对比可以看出，美国有37篇，排在了第一位，而中国有30篇，排在第二位。由此可以知道，在顶尖领域研究中，美国的学术实力依旧很强。值得注意的是原本排在第15位的荷兰上升至第7位，英国和加拿大在尖端技术上也十分有竞争力。被引次数位于各学科世界排名前1%的论文被称为高被引论文，近俩年期间发表的论文在最近俩个月被引次数进入本学科排名前1%的论文称为热点论文。然而在高被引论文与热点论文的排名中，美国均位列第一，中国呈上升趋势。3.3被引次数前十论文如表6所示，计算机领域2000年至2019年，被引频次最高的论文是randomforests，属于人工智能类别，被引频次为33105次。被引频次超过2万次的有4篇，前十篇文章被引频次均超过1万次，并且年均被引频次均超过1000次。被引频次较高的文章以人工智能和跨学科应用类别居多。计算机尖端论文从引用情况来看，近十年计算机学科整体呈良好发展态势，尤其在热点学科的交叉引用次数每年都在增加，且增长速率较快。表6计算机科学领域的前10篇高被引国际论文Table6Thetop10highlycitedinternationalpapersincomputerscience序号论文题目作者被引次数发文期刊出版年1RandomforestsBreiman,L33105MACHINELEARNING20012DistinctiveimagefeaturesfromINTERNATIONALJOURNALOFscale-invariantkeypointsLowe,DG25414COMPUTERVISION20043FastandaccurateshortreadLi,Heng;Durbin24296BIOINFORMATICS2009alignment...4MRBAYES:BayesianinferenceHuelsenbeck,21913BIOINFORMATICS2001ofphylogenetictreesJP;Ronquist5ClustalwandclustalXversionLarkin,M.Aetc18174BIOINFORMATICS20076AfastandelitistmultiobjectiveDeb,K;Pratap,A17205IEEETRANSACTIONSONgeneticalgorithm:NSGA-IIEVOLUTIONARYCOMPUTATION20027FittingLinearMixed-EffectsBates,Douglas16954JOURNALOFSTATISTICAL2015ModelsUsinglme4SOFTWARE8LIBSVM:ALibraryforSupporthang,Chih-Chung16318ACMTINTELSYSTTEC2011VectorMachines9Imagequalityassessment:FromWang,Z;Bovik14843IEEETRANSACTIONSON2004errorvisibilitytostructuralsimilarityIMAGEPROCESSING10MrBayes3:BayesianphylogeneticRonquist,F14721BIOINFORMATICS2003inferenceundermixedmodels4国际论文期刊、机构、作者分析4.1论文期刊影响分析根据2019年度世界学术影响力指数WAJCI-Q1、WAJCI-Q2科技期刊排名数据,计算机科学领域六个主题内共有337种期刊。我国科研学者的国际发文能力已经涵盖了该学科被SCI收录的绝大多数期刊。334种期刊中影响因子最高的为22.789,是属于COMPUTERSCIENCEINTERDISCIPLINARYAPPLICATIONS主题的美国期刊《Journal

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software》。影响因子最低为0.862,是属于COMPUTERSCIENCESOFTWAREENGINEERING主题的《COMPUTERJOURNAL》,共发表我国论文12篇,占论文总数的0.16%。总被引频次最高为51047次,是属于COMPUTERSCIENCEARTIFICIALINTELLIGENCE主题的美国期刊IEEE《TRANSACTIONSONPATTERNANALYSISANDMACHINEINTELLIGENCE》表6列出了六大主题的期刊数量、影响因子、被引频次等。计算机理论、人工智能以及信息系统方面的期刊上榜最多，其中人工智能主题平均期刊影响因子值最高，且并无影响因子低于1的期刊。根据对各主题下，期刊所属国家进行分析可知，六大主题期刊数量最多的均为美国，在人工智能、计算机理论与方法、计算机硬件与架构、跨学科应用、软件工程和计算机科学与信息系统主题中，期刊数量分别为34个、29个、19个、20个、28个和41个。其中影响因子较高的有国际计算机视觉杂志、IEEE进化计算上的事务，IEEE进化计算上的事务，IEEE无线通信和IEEE通信调查和教程等。期刊数量排在第二位和第三位的分别是荷兰（79个）和英国（62个）。而中国大陆仅有三个期刊上榜，中国台湾有一个。从期刊影响力和数量来看，美国远远领先于其他国家，中国在国际期刊的影响力与美国、荷兰和英国的差距还很远。将国际期刊按照学科内WACJI世界排名高低列出前10位，如表7所示。表7国际期刊排名前10Table7Top10internationaljournals序号刊名地区CITCIFWACJI排名百分位1IEEECOMMUNICATIONS美国750.1641267420.84799.37SURVEYSANDTUTORIALS2IEEETRANSACTIONSONPATTERN美国1278.6165104710.51899.25ANALYSISANDMACHINEINTELLIGENCE3IEEETRANSACTIONSONNEURAL美国1379.727202398.33899.12NETWORKSANDLEARNINGSYSTEMS4JOURNALOFSTATISTICAL美国723.1621500322.78999.12SOFTWARE5ACMTRANSACTIONS美国1351.907177604.59399.07ONGRAPHICS6INFORMATIONSCIENCES美国583.011274144.62998.737IEEETRANSACTIONS美国770.901343245.46098.51ONIMAGEPROCESSING8JOURNALOF美国530.063483112.90898.23COMPUTATIONALPHYSICS9IEEETRANSACTIONSON美国986.139116158.62898.23EVOLUTIONARYCOMPUTATION10IEEETRANSACTIONSONNEURALNETWORKSANDLEARNINGSYSTEMS美国1286.184202398.33898.11通过表七可以更加直观地看出，在学科内影响力较大的期刊前十名全部为美国创办，在期刊影响力方面有很大的优势。被引次数和影响力因子等都处于各研究类别期刊的首位，其次荷兰和英国的期刊影响力也比较大，但上榜世界排名的期刊无论从影响力因子还是被引频率，都无法与美国相比，亚洲国家的本土期刊的影响力均比较薄弱。4.2研究机构力量比较通常情况下,论文数量以及被引频次是分析研究成果质量的俩个最为重要维度,能够在很大程度上间接反映研究者的实力差别还有影响力大小。论文数量是侧重于从量的角度反映一某个国家对于某领域的关注程度,而论文被引则侧重于从质的角度来反映研究水平的高低以及由此产生的影响力大小。为了比较主要机构研究力量的强弱，罗列近十年国际论文数量发表最多的机构。如表5所示，选择了影响力排在前二十的机构，表8发文数量排名前二十的机构Table8Top20institutionsforthenumberofposts序号名称所属国家发文量占全球比例（%）1ChineseAcademyOfSciences中国130761.4302TsinghuaUniversity中国77730.853NanyangTechnologicalUniversity新加坡70430.774UniversityOfIllinois美国61830.6765ZhejiangUniversity中国61480.6726NationUniversityOfSingapore新加坡60790.6657ShanghaiJiaoTongUniversity中国60360.668MassachusettsInstituteofTechnology美国57320.6279CarnegieMellonUniversity美国57140.62510CityUniversityOfHongKong中国52150.5711StanfordUniversity美国51080.55812XidianUniversity中国49570.54213HuazhongUniversityOfScience中国48400.529AndTechnology14INDIANINSTTECHNOL印度46610.5115UNIVCALIFBERKELEY美国46210.50516GEORGIAINSTTECHNOL美国44960.49217HONGKONGPOLYTECHUNIV中国43970.48118HARBININSTTECHNOL中国43460.47519UNIVWATERLOO加拿大43260.47320PURDUEUNIV美国42040.46从图中可以看出，机构占比情况大多相对平均，排名第一的机构为中国科学院，发表了13076篇论文，占比为1.43%，第二至第五位分别是，清华大学、南洋理工大学、伊利诺伊大学和浙江大学，占比分别为0.85%、0.77%、0.676%和0.672%。在排名前二十的机构中，中国有9个，美国有7个，新加坡2个，加拿大和印度各有一个。并且，排名第一的中科院发文数量几乎为第二的两倍，由此可以看出中国以及美国在计算机科学学术论文数量方面优势明显。从第四位开始，发文数量差距不大，分布较为平均，在中间段具有竞争力的名校很多，例如麻省理工大学、上海交通大学、伯克利大学等。4.3作者共现分析对webofscience核心数据合集中近10年来被引频次前500的文献用citespace进行作者共现分析，如图4所示。通过对计算机领域高被引频次文献的作者的可视化知识图谱分析，从图中可以直观地看出影响力大的核心作者的合作关系。以作者VKolmogorov为核心的团队影响力最大，图中出现的作者均是计算机领域在发文量和文献影响力方面位列前茅的，顶尖作者之间的合作还是很多的，与图中出现的5条线相关的作者从h指数、被引总频次和施引文献等数据方面都是顶尖的，尖端研究人员的合作在科研方面有很大的推动作用。图中出现的作者的h指数均在45以上，被引频次总次数在6万次以上。表明每个作者群都在各自的研究方向取得了一定的科研成果，也说明这些研究领域的科研过程中形成了的合作氛围，为在新技术理论突破方面做出了卓越的贡献。还有许多影响力相对较小的作者之间有的紧密的合作联系，研究领域作者之间形成了多个核心、多个组团的研究格局。图5国际高被引论文作者共现分析5结束语就目前科学技术的发展而言，计算机领域的发展日益完善，大体上可以满足各行各业的应用要求。但相关技术的研究人员依旧坚持不懈地深入研究和开发新式计算机设备，不仅要使计算机的硬件技术进一步加强，运行速度有所提高，内置储存更大，也要使其更加智能化、多样化。为人们提供便捷智能的服务，来不断推动社会经济的发展。通过对计算机科学领域国际论文的时间分布、主题分布和期刊分布以及被引次数的考察,可以得出以下的相关结论:a)从整体论文数量来看,国际研究机构计算机科学领域的研究能力迅速提高。2010-2019年论文的数量呈指数增长。我国在近10年的论文发表数量也急剧上升，为提高我国计算机科学领域的国际地位作出了较大贡献。据ESI统计,截止2019年我国计算机科学领域的论文数量位居世界第一。b)从论文被引情况来看,国际计算机论文中被引频率呈逐年上升趋势，我国大陆研究机构发表的计算机科学领域的国际论文的篇均被引率为2.5,与计算机科学领域世界的篇均被引率十分接近。在统计时间段内，多数年份的篇均被引频次超过了世界平均水平,但是个人高影响力范围的论文数量不多。这说明我国尚缺乏引起国际计算机科学界关注的具有较强影响力的论文。c)2015年至2019间发表的论文数量急剧上升，尤其是在人工智能和计算机理论与方法主题，近几年有加速发展的趋势。近10年发表的论文则是目前计算机科学研究的主要传承基础。较早发表的论文仍然在目前的研究中发挥着重要作用。d)我国计算机科学领域国际论文的数量和被引频次的分布完全符合广泛存在的二八定律，即20%的论文贡献了80%的被引频次，要进一步提高热点论文和高被引频率论文数量。e)在计算机科学领域七个主题的发展中,信息系统和人工智能两个主题是目前发展较为活跃的领域。f)在计算机科学领域六个主题的发展中,人工智能领域无论是在发展的态势上，高被引论文数量上,还是在单篇论文的被引率上均呈现良好的发展势头,应该是计算机科学领域中的优势主题。人工智能的出现为疲软的全球经济提供了新的动力,提升了全球GDP的增长速度。人工智能规模发展迅速，截至2018年,中国人工智能市场规模已达238.2亿元。人工智能的产生已经为人类创造出很大的经济效益，正在惠及生活的方方面面，无人驾驶、人工智能医疗及语音识别等,为人类的生活提供了便利。REF_Ref3