近日，全球计算机科学机构排名CS Ranking更新了2021年榜单。CS Ranking是由马萨诸塞大学安姆斯特分校信息与计算机科学学院教授Emery Berger创建，排名基于全球各机构学者在各顶级学术会议上发表的论文数量，下面恒盛娱乐为同学们盘点一下这个排名！

2021全球计算机科学专业排名概况

Berger教授之所以创建这个排名是觉得像US News这种排名，过于侧重声誉和各机构管理层的调查反馈这些过于主观的指标，而他希望排名，当然主要是计算机科学相关的排名，指标能够更透明，也更有参考意义。他所采用的直接以各机构计算机院系的出版物不仅更客观，更能产生激励作用，同时也在很大程度上避免了人为操作的可能性。

根据CS Ranking2021计算机科学最新榜单，美国高校共有6所进入前十，其中卡耐基梅隆依然稳居榜首。北京大学和清华大学双双跻身前五。

苏黎世联邦理工学院成为唯一跻身前十的欧洲院校。

韩国科学技术院KAIST成为跻身前十的第三所亚洲大学。

中国科学院大学和上海交通大学也跻身前20，浙大，复旦，南京大学跻身全球前50榜单。中国香港特别行政区的香港中文大学和香港科技大学分别位居并列第16位和并列第22位。

英国大在这一计算机科学专业榜单中，排名最高的为爱丁堡大学，位居并列第22位，其次为牛津大学和帝国理工学院。

该排名将计算机学科分为Artificial Intelligence人工智能，Systems系统，Theory理论和Interdisciplinary Areas跨学科领域4大研究方向26个细分研究领域。

在总体的人工智能领域，亚洲高校优势明显，清华北大分居冠亚军，中国科学院大学紧随卡耐基梅隆大学，位居第四。上海交大，新加坡南洋理工和韩国科学院分别位居第八，第九和第十位。浙江大学和南京大学在人工智能领域的研究及出版也跻身前20榜单。

计算机科学不同领域大学排名

在Artificial Intelligence人工智能这一单一领域，排名前十的机构中，亚洲院校占据了前八所。北大，中科院，清华大学，上海交大等六所中国院校占据榜单前六名。传统计算机强校卡耐基梅隆成为唯一进入人工智能细分领域前十榜单的美国院校，澳洲院校新南威尔士大学跻身前十。

Computer Vision 计算机视觉领域

这一领域中科院排名最高，北大，香港中文大学，上海交大位居前10。新加坡南洋理工和澳洲阿德莱德大学分居第四和第五。慕尼黑工大成为唯一跻身前十的欧洲大学。Machine Learning & Data Mining机器学习和数据挖掘

在机器学习领域，美国院校仍然占有绝对优势。唯一进入前十榜单的亚洲院校为清华大学。

Natural Language Processing自然语言处理

在NLP领域，爱丁堡大学和卡耐基梅隆互换了冠亚军位置，屈居第二。值得一提的是爱丁堡大学的自然语言处理向来实力瞩目，且是英国唯二开设自然语言处理相关课程的大学之一。进入这一细分领域前十的中美院校评分秋色，各自占了四所院校。

The Web & Information Retrieval网络与信息检索

在这一细分领域，中国院校有六所进入前十。

在AI这个分类中的多个研究领域，中国院校表现十分突出，对高校和国家来说都是好事，说明我们在AI方面的研究走在世界前列。但对想要去这些学校读研究生课程的学生来说，则意味着通过考验这条路争取到这些学校读研的竞争会更加激烈。没有十足把握的同学建议做好两手准备，考研失利的话，不妨考虑出国读研。否则就要因失学Gap一年，或者匆忙投身职场。

System系统这一大类共分为12个细分研究领域，其中关注度比较高的计算机安全领域, 最为出名的是德国的亥姆霍兹信息安全中心，瑞士的苏黎世联邦理工，和美国的卡耐基梅隆。复旦大学位居第九。这一领域仍然是欧美院校主导。

在软件工程领域，美国的北卡罗来纳州立大学排名第一，中国的南京大学紧随其后，澳洲的莫纳什和中国的北京大学也跻身前五。

计算机理论分类下的算法和复杂度领域，美国院校仍然占绝对优势，前十榜单中除了以色列的特拉维夫和丹麦的哥本哈根大学，其余均是美国院校。

值得一提的是英国的华威大学在算法和复杂度这一研究方向上排名第16位。

跨学科领域分类下的人机交互方向，华盛顿大学的研究排名第一。

机器人方向，排名第一的是加州大学伯克利分校，英国的爱丁堡大学甚至超越了卡耐基梅隆大学，位居第六。

CS Ranking排名机制弊端

这份排名采用的指标看似简单透明，但其实也存在弊端。科学界有一种饱受诟病的做法就是将更容易量化的方式当成是复杂问题的解决方案，但即便是大家都认可的量化指标，也不代表就没有偏见。

比如，论文的引用量就很容易注水，学术会议也只是选取极少的一部分等等，某些小众的研究领域并未包括在内。

但对于计划申请计算机科学相关的研究生课程的学生来说，这份排名非常有参考意义。

以自然语言处理这一方向为例，如果你打算申请这一方向的博士课程，无论你的职业规划如何，是要走学术路线还是打算进军业界，上述专业排名比USNews或者QS的综合排名更重要。

NLP作为人工智能领域可能是最具挑战性的研究方向，你的导师是谁，导师的水平和性格如何，导师与业界的联系，你可能会参与到哪些项目，将会在哪些期刊发表多少论文，这些都远比院校综合排名更有价值。

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