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转载自：量子位

全球最大学术出版商之一爱思唯尔（Elsevier），发布了2019年中国高引学者榜单。

本届榜单共有38个学科的2163名学者入选，这些学者分别来自242个高校或研究机构。

这是自2015年开始，爱思唯尔第6次正式发布“中国高被引学者”榜单。

对于计算机学科来说，这份榜单可能比科睿唯安（Clarivate Analytics）高被引学者榜单更为准确，因为它不仅包含了出版的学术期刊文章，还包括被学术会议文章和书籍专著。

入选标准

爱思唯尔“中国高被引学者榜单” 以Scopus数据库 作为中国学者的科研成果统计来源，采用了上海软科教育信息咨询有限公司开发的方法。

该榜单基于以下条件，来分析中国学者的科研成果表现：

1、基于Scopus收录的科研成果发表署名机构为中国（大陆）机构的作者，且现职工作单位在中国。
2、仅统计上述中国学者作为第一作者和通讯作者发表的科研成果（除论文类型成果，也包含行业会议成果和图书专著等多种同行评议成果）。

3、根据Scopus的ASJC标准学科 进行中国学者的科研成果分类，其中工程学科进一步细分为14个学科。每个学科上榜的中国学者数与Scopus收录该学科中国机构署名的作者数量相关。

4、在榜单统计的科研成果范围内，中国学者（一作通作文献）需要满足至少有一篇全球前1%高被引文献，或是学者的FWCI高于1。

高校计算机专业入选情况

今年，计算机科学共有164人上榜，其中清华大学、中国科学院、华中科技大学入选人数最多，都有超过十人入选。

计算机科学高引学者

2019年被引用量最高的学者是来自四川大学的徐泽水教授，他的研究方向是运筹学，去年被引用量为6987。徐泽水在过去几年的爱思唯尔榜单上也都位列第一。

另外去年被引用量超过2000的学者还有：

南京大学周志华，引用量4626，研究方向是机器学习、人工智能。

四川师范大学卫贵武，引用量3571，研究方向是管理决策理论。

辽宁工业大学佟绍成，引用量3393，研究方向是模糊系统理论。

东北大学张化光，引用量2835，研究方向是自动控制。

电子科技大学邓勇，引用量2582，研究方向是信息融合、智能系统。

广东工业大学李鸿一，引用量2174，研究方向是智能控制室、协同控制。

浙江大学教授、飞步科技创始人&CEO何晓飞，引用量2112，研究方向是机器学习、计算机视觉。

产业界入选人

何晓飞

何晓飞人工智能领域的国际杰出学者，2000年在浙大获得学士学位，2005年在美国芝加哥大学获得计算机博士学位。

2001年至2004年三年里，何晓飞以实习生身份加入微软亚洲研究院，那时他的指导老师有两个，一个叫张宏江，另一个名马维英。

毕业后，何晓飞加入雅虎，在雅虎研究院曾领导关于查询语句分类、海量网页分类、广告关键字建议等项目的研究开发工作。

2015年，何晓飞加入滴滴出行，担任高级副总裁、研究院创始院长、无人驾驶团队负责人。2016年，滴滴宣布将机器学习研究院升级为滴滴研究院，任命何晓飞教授为滴滴研究院首任院长。

2017年8月，何晓飞创办飞步科技，并担任CEO。

张宏江

张宏江博士是世界多媒体和人工智能研究领域一流的科学家，是「计算机视频检索」研究领域的“开山鼻祖”。

他是声誉卓著的「微软亚洲研究院」的创始人之一，之后又创立了融技术创新、产品开发、研究成果转换于一体的微软亚洲工程院。曾担任微软亚太研发集团首席技术官、微软亚洲工程院院长。

2011年10月-2016年12月，张宏江出任金山软件CEO和执行董事兼任金山云CEO。2017年开始加盟源码资本，任投资合伙人。

张宏江1960年出生于湖北武汉，1977年考取郑州大学无线电系，是恢复高考后的第一批大学生。1982年，到电子工业部第54研究所工作，其间被推荐到丹麦科技大学深造，博士选择遥感图像处理研究方向。

他已出版四本学术专著、发表近400篇论文，编辑发表了十本有关多媒体处理、内容检索和互联网多媒体的学术专集。

值得一提的是，国内机器学习领域著名的南大周志华教授、飞步科技创始人何晓飞都是张宏江的学生。

张宏江的许多研究成果已成为相关研究领域的经典参考文献，并成为多项研究工作的科技基础。其中他与1994年6月在《多媒体系统杂志》的创刊号上发表了他在这个领域的第一篇论文Automatic partitioning of full-motion video，建立了现代视频检索和内容查询的基本框架。

芮勇

芮勇博士 ，人工智能领域著名专家。勇博士拥有东南大学学士学位，清华大学硕士学位, 以及美国伊利诺伊大学香槟分校博士学位。

芮勇毕业之后，进入美国微软研究院总部工作了7年，任微软总部研究院主任研究员。

2006年-2008年，担任微软亚太研发集团首任战略总监；2008年-2010年，担任微软亚太研发集团研发总监。

在这之后，芮勇回归基础科研，加入微软亚洲研究院担任常务副院长，负责多媒体搜索、大数据挖掘等领域的研究，以及全院各领域的工程创新项目。

2016年11月，芮勇博士加入联想，担任联想集团首席技术官、高级副总裁领导研发与技术团队。

芮勇博士在多媒体领域的研究成果在学术界产生了深远影响。他是图像搜索领域第一批使用“相关反馈”概念的学者。

芮勇博士高引论文中的Image retrieval: Current techniques, promising directions, and open issues和Relevance feedback: a power tool for interactive content-based image retrieval两篇，被认为是多媒体领域经典必读论文。分别荣获了2010年Journal of Visual Communication and Image Representation (JVCIR) 著名的“十年最多引用论文奖，和IEEE Transaction on Circuits and Systems for Video Technologies所有论文被引用数的第一位。

马维英

马维英1994年和1997年分别获美国加州大学圣芭芭拉分校（UCSB）电气和计算机工程系硕士和博士学位，博士学习期间，他参与了UCSB的Alexandria数字图书馆（Alexandria Digital Library）项目。

马维英博士曾在世界级会议和学报上发表过逾270篇论文，并拥有160多项技术专利。

马维英于2001年4月加入微软亚洲研究院，担任网络搜索和挖掘组的主任研究员，领导在信息检索、互联网搜索技术、数据挖掘， 多媒体管理和移动信息浏览方面的研究。

更早之前，马维英从1997年到2001年在惠普实验室工作，从事多媒体自适应传输和移动因特网的分布式多媒体服务系统的研究。

2017年2月14日，马维英离职微软，加入字节跳动，出任副总裁兼人工智能实验室负责人。

他开发的互联网图像检索系统Netra被其他研究人员广泛引用，并且被认为是最具代表性的图像检索系统之一。

马维英博士曾任ACM/Springer多媒体系统期刊的编委以及ACM Transactions on Information System (TOIS)期刊的副主编。

刘铁岩

2003年，从清华大学电子工程系博士毕业之后，刘铁岩直接进入了微软亚洲研究院，在这一待就是十余年。这十几年间，刘铁岩博士由原本的多媒体信号处理方向的博士，逐步成长为国际机器学习和信息检索领域的知名学者。

他是美国计算机学会(ACM)、国际电子电气工程师学会(IEEE)、和中国计算机学会（CCF）的高级Fellow。中国科技大学和南开大学的客座教授。

刘铁岩博士现任微软亚洲研究院副院长，互联网经济与计算广告学研究组负责人。

刘铁岩博士是机器学习和信息检索领域的知名专家，他著有《排序学习及其在信息检索中的应用》等学术专著。他在国际顶级期刊和会议上发表相关论文70余篇。持有40余项美国和国际专利。

刘铁岩博士高引论文之一Learning to rank for information retrieval在排序学习方面取得了国际领先的研究成果，曾获国际期刊《视觉通信和图像表示》的最高引用论文奖。

姜大昕

姜大昕，2005年获纽约布法罗州纽约州立大学计算机科学博士。

微软STCA（亚洲软件技术中心）合伙人兼首席科学家，微软亚洲互联网工程院副院长。

微软必应搜索引擎和Cortana智能助手自然语言理解负责人。

姜大昕在机器学习、数据挖掘、自然语言处理、生物信息学等领域有丰富的研究和工程经验。

姜大昕发表论文30余篇，共被引用近4000次。2008年获SIGKDD最佳应用论文奖，2004年获SIGKDD最佳应用论文奖亚军。

高被引学者和论文「军工厂」：微软亚洲研究院

计算机学科产业界，或AI领域的高被引学者中，可以发现一个明显的标签：微软亚洲研究院（MSRA）。这些入围的中国学者，要么是参与创建并长期任职于MSRA，要么是在MSRA经历了职业和学术生涯最重要的积累和上升期。

除了张宏江博士、芮勇博士这种AI相关领域元老级学者，其他人的高引论文多是在微软研究院任职期间发表的。这也说明了MSRA在智能多媒体、人工智能、云和边缘计算、大数据与知识挖掘、计算机科学基础等领域的领先地位。

微软亚洲研究院所提倡的开放、自由、平等的学术风气，以及为研究人员提供丰富的研究资源、鼓励研究人员锻炼长远眼光和冒险精神等，这些闪光点也为高质量的科研产出提供了支持。

从这些学者的高引论文本身来看，最大的特点是开创了某一特定领域的先河，或革新了这个领域的前沿研究，为后来的研究者铺路架桥。而这些学者和他们的高引论文在过去几年的排行榜中也鲜有变化。

完整榜单地址：
https://www.elsevier.com/zh-cn/solutions/scopus/most-cited/2019

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