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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./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./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。 
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./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 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。 
如需获取21个领域完整榜单
请访问网址 https://www./ai10
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