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来源:爱思美谱(id:acemap_)
指导教师:王新兵 教授
Acemap分别从会议投稿及中稿率、会议H-index、会议文章引用量、会议核心作者、会议trade-off图、国家机构统计和会议星云图这七个角度分析了近十年来(2008~2018)的软件工程/系统软件/程序设计语言的ABC类会议。
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下图显示的是各个会议每年的录取量随时间变化的趋势。 由于某些年份部分会议(OSDI的偶数年、SOSP的奇数年等)不召开,因此对于这部分数据,为了保持曲线整体趋势,我们使用前一年该会议数据进行填充。可以看出会议规模方面有些会议表现出整体逐年上升的趋势(ICSE,ASE等),同时也有些会议整体上保持着平稳(OSDI、ICPC等)。
下图描述的是CCF软件工程/系统软件/程序设计语言方向的会议,从2009年到2018年的H-index变化(这里将会议看成是一个学者进行相应统计)。其中横轴由勾选中的会议组成,每个部分代表一个会议,且由10条柱组成(2009-2018年),每条柱表示截至当年该会议的H-index。该图中每个会议对应10条柱的整体高度代表着该会议近10年来整体水平;另外每个会议对应部分顶部折线的整体斜率能够代表着该会议近10年来发展的速度。
会议TOP30文章平均引用量
下图显示的是每个会议2009-2018年间截至当年引用量TOP30论文的平均引用量随时间的变化。例如在2014年,A会议TOP30论文的总他引量为6000,则A会议在2014年的TOP30论文平均引用量为2000。与H-Index类似,该图中每个会议对应10条柱的整体高度代表着该会议近10年来顶尖论文的整体水平;另外每个会议对应部分顶部折线的整体斜率能够代表着该会议或者该领域近10年来发展的速度。
所有论文平均引用量
下图显示的是每个会议2009-2018年间截至当年论文的平均引用量随时间的变化。例如,A会议截至2014年总计发表论文100篇,总共引用量为1000,则A会议在2014年的平均引用量为10。比较有趣的一点是部分会议会如SOSP、OSDI等,会有锯齿出现,这主要是因为这些会议并非每年都开,因此在没有召开的年份,由于引用量增长而总论文数不变,因此在这一年该会议平均引用量就会有一次非常大的增长。
下图显示的,是通过K-shell算法计算得到的每个会议的核心作者地图,该图中每个点颜色从蓝色到红色表明该学者影响力越来越大,同时每个节点大小也与该作者影响力成正比。因此在每个会议地图中,我们都可以看到该会议中的大牛及其相关作者的分布情况。
放大可查看每个作者与其他作者之间的关系。
会议论文数与H-index权衡图
下图显示的,是每个会议在16-18年间每年的论文数与其当年的H-index的对比图,其中横轴是文章数,纵轴是H-index。因此在该图中越偏向右上的点,则说明该会议规模越大且影响力越高。
会议论文数与平均引用量统计
下图显示的,是每个会议在16-18年间截至当年的平均引用量与其论文数量的对比图,其中横轴是文章数,纵轴是平均引用量。由于该图纵轴表示的是每个会议的平均引用量数目,因此在考虑论文影响力时也考虑到了每个会议的规模,可以看出OSDI平均质量较高,ICSE平均引用量与H-Index相比较弱
。
下图将CCF软件工程/系统软件/程序设计领域A类与B类会议引用量最高的部分论文以GalaxyMap(星云图)的形式展现:点的大小与影响力正相关;边表示会议之间的联系紧密程度;位置表示会议之间的相互关系。
图中主要反映了CCF软件工程/系统软件/程序设计领域的AB类会议论文之间的关系,可以看出图中会议呈现出分散之中有凝聚,凝聚之间有联系的状态。可以发现其中几篇影响深远的论文(图中较大的点,点击可查看具体信息)在其领域内带动起了众多论文,很可能为这个领域奠定了坚实的基础。
下图将CCF网络领域A类与B类会议中领域H-index最高的部分学者以GalaxyMap(星云图)的形式展现:点代表学者,大小与该学者在网络领域的影响力相关;边连接学者与会议,表示学者与该会议之间的联系紧密程度;位置表示会议之间的相互关系。图中主要反映了CCF软件工程/系统软件/程序设计领域的AB类会议作者与会议的联系密切程度。
下图描述的是CCF软件工程/系统软件/程序设计领域AB类会议论文发表机构、国家的统计。可以看到在软件工程/系统软件/程序设计领域中,美国的科研成果仍旧领先,中国紧随其后,之后还有日本、德国、英国等国家。
点击每个国家,可出现该国家的机构排行。
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