ICLR2020 全析图来了！清华大学 AMiner 上线会议智图开放平台

最新推荐文章于 2021-01-05 13:20:59 发布

眨眼睛的小星星

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清华大学AMiner团队推出会议智图开放平台，针对ICLR2020提供论文、作者、华人学者等多维分析。ICLR2020因疫情改为线上，接收率26.5%。AMiner平台为参会者提供会议助理、多维分析和作者画像等服务。

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近日，清华大学 AMiner 团队推出会议智图开放平台，并针对即将召开的 ICLR 2020 会议推出专题全析图（www.aminer.cn/conf/iclr2020/），提供包括论文、作者、华人学者、一作华人学生、论文 PPT 和视频等多维分析服务，是参会学者的会议智能助理。

国际表征学习大会(ICLR, International Conference on Learning Representations)，是深度学习领域顶级会议。ICLR 自 2013 年开始举办，今年的 ICLR2020 是第八届大会。 ICLR2020 原计划在非洲埃塞俄比亚首都亚的斯亚贝巴举行，这也是非洲第一次举办国际 AI 学术顶会。但考虑到疫情的影响，许多报名参会者将无法出席，因此原定于 4 月 25 日至 4 月 30 日举行的会议将取消线下实体会议，改为完全虚拟会议，举办时间不变。据统计，ICLR2020 共收到 2594 篇论文，比去年多出 1000 余篇。2594 篇论文中，有 687 篇被接收，接收率为 26.5%。

AMiner 会议智图—ICLR2020，包括了对 ICLR2020 会议的论文和学者的全面分析，可以帮助用户掌握当前深度学习的最前沿研究，洞察相关技术的发展趋势。

ICLR2020 论文作者概览

AMiner 会议平台功能

ICLR2020 论文作者概览

从作者维度分析，ICLR 2020 接收录用的 687 篇论文，共来自 2566 位作者。其中 2239 位作者有 1 篇入选，246 位作者有 2 篇入选，53 位作者有 3 篇入选，15 位作者有 4 篇入选，大于等于 5 篇入选的作者共有 15 位。

入选 ICLR 2020 论文最多的学者是 UC Berkeley 的副教授 Sergey Levine，共 13 篇论文入选，在 NeurIPS 2019 中，他同样是入选论文最多的作者，当时入选了 12 篇论文。从每篇论文作者数量来看，ICLR 2020 接收的论文大多数都有 3-4 个作者，其中有 3 个作者的共有 159 篇，有 4 个作者的共有 163 篇，拥有 10 个作者及以上的论文共有 15 篇，最多的 1 篇文章拥有 15 个作者。

从作者所属国籍来看，华人参与的论文共有 412 篇，占总论文数的 60%。其中华人一作论文共有 301 篇，占华人参与论文数的 73%，占总论文数的 44%。

（作者关系图）

（作者列表页面）

AMiner 会议平台功能

AMiner 会议系统—ICLR2020 通过交互式多维会议导航，真正实现了通过论文看作者、通过作者找论文，并融合论文解读、相关论文推荐、AMiner 作者信息以及对作者的大数据分析，为关注 ICLR 的学者和爱好者共享和宣传机器学习的最新研究，提供会议助理、会议多维分析、作者和论文搜索等服务。

用户指定感兴趣的主题后，系统返回相应的论文、作者信息，进一步得到更详尽的信息。

对于论文作者，可以进一步得到作者画像，更深入了解作者的研究。

（作者画像图）

对于论文，可以得到对论文进一步分析的信息，帮助用户解读论文内容，包括论文的研究的溯源树。

（论文列表页面）

（系统论文解读图，在论文解读页面，可查看论文精读、全文、相似论文、引用论文和被引论文等）

接下来，该会议智图开放平台将持续更新，成为通用会议平台，在未来，所有会议相关信息都可以在这里展示。

据了解，ICLR2020 全析图数据来自于 ICLR 官方网站（https://iclr.cc）和 AMiner 学术数据库。

AMiner 平台由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。系统 2006 年上线，吸引了全球 220 个国家和地区的 800 多万独立IP访问，数据下载量 230 万次，年度访问量超过 1000 万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。项目团队与中国工程科技知识中心、微软学术搜索、ACM、IEEE、DBLP、美国艾伦研究所、英国南安普顿大学等机构建立了良好的合作关系、共享数据及技术资源。项目成果及核心技术应用于工程院、科技部、自然基金委、华为、腾讯、阿里巴巴、百度等国内外 20 多家企事业单位，为各单位的专家系统建设及产品升级提供了重要数据及技术支撑。

一直以来，AMiner 都致力于提供更加智能化的学术搜索服务。AMiner 使用的核心技术正是基于强大的知识图谱体系，通过对学术论文、国际会议、权威期刊、研究专家及领域等专业学术资源实体的聚合，构建了学术图谱体系，希望能够帮助用户通过学术图谱得到聚合的智能化内容，从而提升学术研究的效率和质量。

ICLR 2020 会议专题全析图：

https://www.aminer.cn/conf/iclr2020/

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