研一小白,有一些基础概念一直一知半解,遂作一个整理,以期较为系统掌握,但由于了解不深,纯属纸上谈兵,信息来自互联网,不一定对,若下文有错,还请在评论区不吝赐教!我将及时修改
每块信息若有参考,我将在下面注明链接,作为延伸阅读,但一般不用看,我都消化汇总一遍咯
装载需注明出处:CSDN@z5z5z5z56
国际学术期刊(AcademicJournal)三大科技文献检索系统:SCI、EI、CPCI(ISTP)
那么,建立索引的本意是什么?
检索工具+评价体系:
第一,有利于了解某位著者或某一机构发表论文的数量及其影响情况。
第二,有利于了解世界范围内某一学科的研究动态。
第三,有利于了解研究热点及某篇论文的被引用情况。
(而不是拿来评奖学金,戴帽子的)
SCI、EI和IEEE有什么区别
SCI的作用
Journal、Transactions这两个属于同一类,期刊论文,但两者面向的读者和表达方式上略有不同。两者都需要有很大的创新点,和比较详细的公式推导。
Trans:具体到一个相对较细的专业方向上,如IEEETrans.Sign.Proc.
jour:面向的读者群却更加广泛,如IEEEJ-SAC,所以jour需要对背景知识有更加全面的介绍。
虽然jour没有trans.的专注度高,但是其理论深度的要求也很高
proceedings
记录,会议录;年[学]报;(科学文献)汇编,会议的文章发表为论文集,通常是这个类型,例如
Proceedings of the 2021 IEEE International Conference on Communications, Computing, Cybersecurity and Informatics, CCCI 2021
magazine
综合性内容的期刊
内容难度:letter
对于毕业要求的发期刊/会议,
一般指发journal / transactions / proceedings
论文类型Journal、magazine、transaction、letter等的区别
文章的“身份证号”在文章名字重复或搜不出来的时候,使用DOI精确定位一篇文章
是一个专门用来标识数字化对象的命名系统,为数字对象提供唯一、持久的标识符,DOI由InternationalDOIFoundation组织负责运作和管理。每个DOI由一个字符串组成,包括前缀、后缀两部分,中间用/号隔开,如:10.1016/j.mcm.2005.05.028。前缀中的10.为DOI特定代码,前缀后4位数字表示出版机构代码,由DOI注册代理机构分配;后缀由出版机构提供,规则不限,只要在相同的前缀中具有唯一性即可。
下载文章pdf,两种方法:
1.学校图书馆已购:跳转出版商下载
2.未购:使用doi在sci-hub/arxiv下载(为了对抗赚钱的数据库)
举个例子,期刊Nature在2014年发表862篇论文,在2013年发表860篇论文;2014年发表的论文在2015年获得被引频次为31056,2013年发表的论文在2015年获得的被引频次为34618;那么Nature在2015年的影响因子IF=(31056+34618)/(862+860)=38.138。
如Nature2013年的IF为42.351,2014年IF为41.456,2015年IF为38.138,那么2015年Nature的3年IF=(42.351+41.456+38.138)/3=40.648。
h代表“高引用次数”(high citations)
一名科研人员的h指数是指他至多有h篇论文分别被引用了至少h次。
h指数能够比较准确地反映一个人的学术成就。一个人的h指数越高,则表明他的论文影响力越大。
例如,某人的h指数是20,这表示他已发表的论文中,每篇被引用了至少20次的论文总共有20篇。
大多数期刊都有双刊号
不常用,一般是毕业条件证明,戴帽子需要资料的时候才去搜
是某篇论文被这数据库收录的唯一标记
例如:
EI:Accessionnumber:1991040110577
SCI:AccessionNumber:WOS:000301269700009
arXiv是一个免费的分发服务和一个开放的档案
arXiv只是一个共享平台,并不能说明文章水平,会议和期刊就不一样了,要经过好多专家评审,而且不同会议和期刊也代表不同水平。
发到arXiv上的有以下情况:
第一种,就是为了占坑,防止自己的idea在论文被收录前被别人剽窃,我们会将预稿上传到arvix作为预收录,因此这就是个可以证明论文原创性(上传时间戳)的文档收录网站。因为无论会议和期刊从投出到最终可以检索,都需要一半年的时间;
第二种,就是提升自己的文章影响力,因为普遍数据库都是要购买的,一些未购买数据库的研究人员,可能无法得到相关全文;
第三种,就是文章解决的重大问题,但是却迟迟不被录用的/或者因为其他原因被拒绝的,上传到arXiv上,别人可以作为依据,直接引用。
第四种,就比较奇葩了,省钱,因为一般期刊超页数就得交钱(超出一页300$左右),还是相当贵的,因此有很多占用空间的证明,可以在arXiv上的文章中写清楚,在发表的文章中引用arXiv文章即可。
第五中,一些大牛懒得投稿,不愿花精力在这上面,也不需要靠杂志来证明他们的正确,以及拿教职申请经费什么的,所以就挂到arXiv上了事。
https://www.zhihu.com/question/30131676/answer/68241308
每日学术速递http://arxivdaily.com/
类似还有:researchgate,跟踪arxiv上文章,来选择自己的研究方向,确保新,特别是计算机行业,等到刊出,都过时了呀
这里推荐下面这篇博客,这一小节的内容引述自这篇
关于ISI、SCI、EI、IEEE、Elsevier、Springer的理解
大致流程
1.会议组织者决定举办一个会议,并打算将论文集出版,他们会联系出版商,比如IEEE/Springer/Elsevier,报出自己要接受的文章篇数和会议主题;
2.出版商给他们一个报价,每篇文章多少钱;两者敲定,签订合同;
3.作者发现这个会议,写作;投稿并被接受;交了注册费;提交了最终稿;
4.会议组织者和出版商把最终稿整理成论文集;会议组织者和交易结束;
5.组织者把论文集扔给作者/开会;出版商(IEEE/Springer/Elsevier)更新自己的数据库,把文章放在IEEExplorer/LectureNotes/ScienceDirect里面;这时候大家就能从出版商的数据库里面找到这些新发出的文章;
6.其他数据库自己(比如EI,EBSCOhost等等)抓取出版商数据库里面的文章,比如EngineeringVillage(EI)在IEEExplorer抓取文章的内容;这时候作者的文章就能在EI里面查到了;
7.第5步/第6步/第7步,当然不能同时进行,所以在会议召开的时候,文章可能在出版商的数据库里面都查不到;过一段时间能查到了;再过一段时间被其他数据库(比如EI,EBSCOhost等等)抓取了,这时这时候就是所谓的“文章被某些数据库”收录。
对于毕业:EI检索到需要半年以上,会议比较快
我按这篇博客做的图:
IEEE:(Institute of Electrical and Electronics Engineers)电气电子工程师学会
IEEEXplore是一个学术文献数据库,主要提供计算机科学、电机工程学和电子学等相关领域文献的索引、摘要以及全文下载服务。它基本覆盖了电气电子工程师学会(IEEE, Institute of Electrical and Electronics Engineers)和工程技术学会(IET)的文献资料。
IEEEXplore网站的论文大部分被SCI收录
ACM (Association for Computing Machinery )国际计算机学会
ACM是一个世界性的计算机从业员专业组织,创立于1947年,是全球历史最悠久和最大的计算机教育和科研机构,目前在全世界130多个国家和地区拥有超过10万名的会员。ACM是全世界计算机领域影响力最大的专业学术组织。ACM所评选的图灵奖(A.M. Turing Award)被公认为世界计算机领域的诺贝尔奖。现任主席为Vicki L. Hanson教授。 每年举办ACM国际大学生程序设计竞赛 。
ACM Digital Library全文数据库包含了50年代至今的ACM期刊和会议录。同时还整合了第三方出版社的内容,全面集成“在线计算机文献指南(The Guide to Computing Literature)”,这是一个书目资料和文摘数据库,集合了ACM和其他3,000多家出版社的出版物,旨在为专业和非专业人士提供了解计算机和信息技术领域资源的窗口。
https://blog.csdn.net/kangkanglhb88008/article/details/85318111
So:
SCI到底是什么:
1.SCI不是出版商,只是数据库,不是具体某篇文章内容版权的拥有者;所以在SCI里面,能看到只是题目+摘要+参考文献;SCI只收录期刊论文,不收录会议论文
2.SCI自己有一个自己确定的期刊列表,SCI只是从出版商处抓取某些期刊的论文里面的信息(题目/作者/摘要/参考文献),然后可能添加一些自己的信息,比如分类号一类的东西;
3.SCI的内容不是原始文献全文,卖点是每年推出JCR,里面给出影响因子。
4.SCI等数据库都是一个一整个期刊的收录,这个期刊里面所有的文章都会被收录,而不会只收录这个期刊里面的某几篇
EI到底是什么:
EI只是从出版商处抓取某些期刊的论文里面的信息(题目/作者/摘要/参考文献)。
https://blog.csdn.net/ccj201300130003/article/details/103302259
SCI和EI收录的期刊不完全相同,但也会有重复的部分
EI的CA检索中有很多会议论文,但是这些会议质量参差不齐,有很多会议只是挂了个EI的名头的,要小心
EI
EI是没有自己的影响因子的EI能检索到的文章分为两种
1)JA检索:就是收录期刊的文章,EI源刊,理论性强
2)CA检索:就是收录会议的文章,EI会议,实践性强
SCI
SCI使用JCR作为影响因子
SCI只收录期刊论文,不收录会议论文
IEEE在三者中相当于生产者,EI和SCI相当于评判者,来评判你做的东西水平怎样
https://blog.csdn.net/weixin_38608322/article/details/106359495
期刊的IF每年不断浮动,把IF定值作为学术评价指标不适合,而且不同学科领域期刊的影响因子差异很大,仅凭IF不能直观地比较不同领域的期刊。
于是,把同一学科领域的期刊,按IF大到小做排序后,划分入不同区域。
那么,只要是某领域1区的期刊,就是该领域的顶级刊物,直观反映该刊在领域内的水准和大致排位。
美国科学情报研究所(ISI)大概每年6月份公布上一年的期刊引用报告(JournalCitationReportsontheWeb,JCRWeb),JCR对包括SCI收录的SCI-Expanded(包括SCI核心区期刊)的期刊之间引用和被引用数据进行统计、运算,并针对每种期刊定义了影响因子(ImpactFactor)等指数加以报道。
这两种分区方式均基于SCI收录期刊影响因子基础之上进行分区的。
科睿唯安每年出版JCR(《期刊引用报告》,全称JournalCitationReports)。JCR将收录期刊分为176个不同学科类别,每个学科分类按照期刊的影响因子高低,平均分为4个区:
影响因子前25%(含25%)的期刊为Q1区;
影响因子位于25-50%(含50%)为Q2区;
影响因子位于50-75%(含75%)为Q3区;
影响因子位于75%之后的期刊为Q4区。
按照各类期刊影响因子划分,前5%为该类1区、6%~20%为2区、21%~50%为3区,其余的为4区。
中科院基础版:2005-2021
中科院首先将JCR中所有期刊分为数学、物理、化学、生物、地学、天文、工程技术、医学、环境科学、农林科学、社会科学、管理科学及综合性期刊13 大类。然后,将13大类期刊分各自为4 个等级,即4 个区。按照各类期刊影响因子划分,前5%为该类1区、6%~20%为2区、21%~50%为3区,其余的为4区。
中科院升级版:2019-2022
2022年期刊分区表,通过期刊引用关系生成学科结构,参考了国务院学位委员会、教育部印发《学位授予和人才培养学科目录(2011)》的学科内涵和外延,设置18个大类:数学、物理与天体物理、化学、材料科学、地球科学、环境科学与生态学、农林科学、生物学、医学、心理学、计算机科学、工程技术、管理学、经济学、法学、教育学、人文科学和综合性期刊。
2019-2022为三年过渡期,此后仅发布升级版
https://mp.weixin.qq.com/s/QVfwnGPCjvOaLtBvGM184g
公众号:中科院文献情报中心分区表
相比基础版结果,升级版中82.17%的期刊分区保持不变,8.91%的期刊升区,相对应的有8.91%的期刊降区。
2019-2021年,3年过渡期,会同时发布基础版和升级版,便于用户单位过渡、调整; 目前主要还是看的基础版分区, 2022年开始,将只发布升级版,所以从趋势上来说后期可能主要看的是“中科院分区升级版。
升级版的优势
一是论文层级的主题体系既能体现学科交叉特点,又可以精准揭示期刊载文的多学科性。
二是采用“期刊超越指数”替代影响因子指标,解决了影响因子数学性质缺陷对评价结果的干扰。
整体而言,分区表升级版(试行)突破了期刊评价中学科体系构建、评价指标选择等瓶颈问题,能够更为全面地揭示学术期刊的影响力,为科研评价“去四唯”提供解决思路。
期刊超越指数:随机从A期刊中选择一篇论文,其引用数大于从其它期刊随机选择的同主题、同文献类型论文的引用概率。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/420139349
https://zhuanlan.zhihu.com/p/143385010
是一个相对的概念,每个学校/机构都可以有不同范围定义
学术界没有明确规定排在前多少就是top,但一般来说top期刊的选择是每个领域影响因子前5%的期刊,所以一区的刊物占很多部分,也有二区的。
中科院1区默认为TOP期刊,也有部分2区甚至3区的TOP期刊。
有的学校专门设立了自己的top期刊目录,不使用中科院的,把二三区中部分不错的刊物也作为自己的top期刊目录中的一个。
1.学科划分不同
科睿唯安JCR的JournalRanking没有设置大类学科,只分为176个具体学科,也就是中科院分区表中所指的小类学科。
2.分区方法不同
JCR是按照“平均主义”思想,每个区含有该领域总量25%的期刊;中科院的分区如同社会阶层的金字塔结构,1区只有5%的顶级期刊,2~4区期刊数量也逐层增加。
于是,采用中科院分区后往往出现**“掉区”的情况。
显然中科院的1区和2区杂志很少,杂志质量相对也高,基本都是本领域的顶级期刊。所以有的人发表的论文按JCR分区标准算一区,而按中科院分区算2区甚至三区。
3.指标取值不同
JCR是按当期(1年)的IF进行分区,中科院是按刊物前3年IF平均值进行分区(基础版)
4.写法不同
一般的,JCR中1区的期刊写作“Q1“,中科院1区的期刊写作“1区”**,如此类推。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/78144183
CCF:
中国计算机学会(China Computer Federation)是由从事计算机及相关科学技术领域的科研、教育、开发、生产、管理、应用和服务的个人及单位自愿结成、依法登记成立的全国性、学术性、非营利学术团体,是中国科学技术协会成员。
他不是数据库,也不是某个会议的名字,有一些出版社作用和一些出版物,但更多只是一个高水平论文推荐的作用。
https://www.zhihu.com/question/60932259/answer/1073876313
CCF中国计算机学会小范围目录,计算机专业领域比较认可
SCI国际核心目录,范围大,期刊多,认可面广
部分期刊会议同时被它俩都收录
计算机学科的比较注重CCF的分区,而不是看重SCI的分区。
SCI只收录期刊论文,不收录会议论文
计算机领域肯定CCF难得多,一般认为CCF-B(除了个别的水会)就已经相当于SCI-1区了
在计算机方向,会议论文 > 期刊论文(在重要程度上来说)
原因是:深度学习、自然语言处理前沿领域发展十分迅速,如果把论文投到期刊发表,等过几个月甚至一两年后刊出,研究内容就不再新颖。而顶级会议能够及时反映最新、最热门的研究方向和方法。
把握好上游的论文,看下游的、应用的自然会简单很多
ICML,全称 International Conference on Machine Learning,中文译名「国际机器学习大会」,由国际机器学习学会(IMLS)主办,一年一次。与 NIPS 并列机器学习两大顶会。
NeurIPS/NIPS,Annual Conference on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统年会,交叉学科会议 ,是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议。但偏重于机器学习. 主要包括神经信息处理、统计方法、学习理论以及应用等,大会每年 12 月举行,会后一般会在第 2 年初版会议的论文集。
随着全球 #metoo 运动的不断发展,学术界爆出大量内部性别歧视、性骚扰的案例。NIPS 大会的名字由于带有情色意味,引起了众多社区成员的反对。 NIPS 网站地址从 https://nips.cc/变成了 https://neurips.cc/,NIPS也正式更名为NeurIPS。
CVPR
IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,计算机视觉与模式识别会议。这个会议是由IEEE主办的一年一度的全球学术性顶级会议,会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术,每年CVPR都会有一个固定的研讨主题。(CCF-A)
ICCV
International Comference on Computer Vision是国际计算机视觉大会,国际机器学习大会,这个会议也是由IEEE主办的全球最高级别学术会议,每两年在世界范围内召开一次,论文录用率非常低,是三大会议中公认级别最高的。(CCF-A)
ECCV
European Conference on Computer Vision,欧洲计算机视觉国际会议。ECCV每年的论文接受率为25-30%左右,每次会议在全球范围会收录论文300篇左右。录用的论文来源主要为美国、欧洲等顶尖实验室和研究所,中国大陆每年差不多有 10-20 篇论文被录用。(CCF-B)
https://blog.csdn.net/qq_42257666/article/details/120457582
人工智能领域细分的话会有很多方向,其中主要是 计算机视觉、自然语言处理和推荐系统,这里分别统计一下。
1.计算机视觉
顶级会议: CVPR(代表)、ICCV、 ECCV、 NeurIPS、ICML、ICLR(CCF里暂时没有的顶会)
比较好的会议:AAAI(A类)、IJCAI(A类)、ACM MM (A类)
有一定认可度的会议:WACV、BMVC(C类)、ACCV(C类)
2.自然语言处理
顶级会议:ACL(代表)、NAACL、EMNLP顶级期刊:CL、TACL
比较好的会议:AAAI、IJCAI、SIGKDD、SIGIR、WWW、EACL
https://blog.csdn.net/qq_53250079/article/details/127445798
接下来给大家推荐深度学习一些相关的会议,排名越靠前推荐度越高:
偏理论类(创新性更高,意义更大):ICLR,NIPS,ICML
偏重应用类(一般来说创新性有限):AAAI,IJCAI
计算机视觉:CVPR,ICCV,ECCV
自然语言处理:ACL,EMNLP,NaACL
把握好上游的论文,看下游的、应用的自然会简单很多。
邱锡鹏,神经网络与深度学习,机械工业出版社,https://nndl.github.io/, 2020.
cs和ee不分家,通信专业很多会议也在CCF推荐会议里面,当然也有很多通信领域认可但没有收录CCF的会议
ICC (CCF-C)
IEEE International Conference on Communications / ICC / IEEE通信国际会议
GlobeCOM (CCF-C)
IEEE Global Telecommunications Conference / GlobeCOM/ IEEE全球电信会议
IEEE INFOCOM (CCF-A)
Annual IEEE Conference on Computer Communications / IEEE INFOCOM / IEEE计算机通信会议
ICT
International Conference on Telecommunications / ICT / 电信国际会议
WCNC
IEEE Wireless Communications & Networking Conference / WCNC / IEEE无线通信和网络会议
https://blog.csdn.net/Britanny_Z/article/details/109077975
拓展阅读:
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