脱线小女佣作为衡量标准，尤其关注计算机科学各子领域的顶级会议论文。这些会议均由学术界广泛认可，代表相关研究方向的最前沿水平。

　　CS Rankings采用非常“简单粗暴”的排名机制，即仅统计论文的第一作者或通讯作者所在机构，以确保排名更具代表性。CS Rankings 的数据主要来自计算机科学领域的权威数据库 DBLP，该数据库收录了全球范围内的重要学术出版物信息。系统会自动抓取论文的标题、作者、发表年份、所属会议及作者单位等数据，并依据严格的规则进行统计。

　　在论文归属方面，每篇论文的得分主要分配给第一作者或通讯作者所在的机构。对于多人合作的论文，系统会按比例分配贡献值。例如，若一篇论文的三位作者分别来自不同高校，则每所高校将获得 1/3 的分数。此外，为确保数据准确性，CS Rankings要求被统计的教授必须明确列在高校的教职名单中，以避免误判。

　　值得一提的是，CS Rankings的所有代码和数据均公开在GitHub上，支持用户自行验证或复现排名结果。

　　高校或学者如发现数据有误，也可联系维护团队申请修正。此外，网站还提供可视化工具，支持按国家/地区筛选排名，并允许用户查看某所高校的论文分布情况，或追踪特定领域内的高产学者。

　　该排名系统的一个显著特点是其细致的学科分类。它将计算机科学划分为4个大的分支——人工智能（Artificial Intelligence，AI）、系统（System）、理论（Theory）、交叉学科（Interdisciplinary Areas）。

　　其中每一个分支都包括多个子领域，例如近年来非常热门的AI领域，CS Rankings将其细分为有5个子领域，分别是：

　　对CS Rankings数据感兴趣的人，在浏览其排名时，也可以根据不同学科、国家和高校来对其涵盖的教授做详细的了解。

　　在对CS Rankings网站有了一个概况了解之后，让我们来具体看看2024-2025年度的最新排名（文章涉及的所有排名均为CS Rankings中“世界范围”内的高校和科研机构）：

　　在计算机科学领域全球驰名的卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University，简称CMU）继续成为“榜一大哥”。

　　4所中国的大学——清华大学（2）、上海交通大学（3）、浙江大学（3）、北京大学（5）紧随其后。

　　这11所大学占据了榜单前10名，而从地理位置分布来看，全部位于美国和亚洲（中国、韩国和新加坡）。

　　人工智能领域今年的榜单前四名均为中国的高校，分别是上海交通大学和清华大学并列第一、北京大学（3）和浙江大学（4）。

　　新加坡的南洋理工大学（简称NTU）排第五名，其后是KAIST（6）、NUS（7）、中国科学院（简称中科院，8）、哈尔滨理工大学（简称哈工大，9）。CMU排在第10名。

　　可见去年一年时间里，亚洲的高校，特别是中国几所知名学府，在人工智能领域发展相当迅猛，在世界属于绝对领先地位。

　　清华大学在该领域位列第一，上海交大紧随其后排第二，CMU、北京大学和浙江大学共同并列第三，UIUC第六，之后是GIT、HKUST、普渡大学（Purdue University）和UCSD并列第七。中科院、香港中文大学（Chinese University of Hong Kong，简称港中文）、苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）和NUS同时排第11名。

　　由此可见，在2024-2025年期间，亚洲多所高校的计算机系统研究成果位居世界前列。

　　与前几个板块亚洲高校“遥遥领先”的情况截然不同，计算机理论研究领域，在过去一年里，依然是美国的大学占据领先位置，亚洲第一名是排在第17的日本国立情报学研究所（National Institute of Informatics，简称NII）。

　　随着计算机与其他学科的交叉融合日益深入，这一趋势使得在该领域领先的高校往往也是计算机学科整体实力强劲的机构。

　　此篇文章提到的排行指的是2024-2025年度的CS Rankings变化。而在CS Rankings网站，可以选择多个不同时间段浏览排名变化，最长可以看到2015-2025这10年间累计的学术发表排名信息。

　　年度排行榜聚焦短期表现，能及时反映最新科研突破、学科热点和新兴机构的发展势头，适合评估当前竞争格局和近期趋势。但其结果易受年度波动影响，可能无法全面体现机构的持续实力。

　　长时段的排行榜则强调长期积累，能系统展示高校或机构十年间的综合成就和稳定水平，尤其适合评估传统学科实力和历史底蕴，但对快速发展的新兴领域反应相对滞后。

　　此外，尽管CS Rankings 在学术研究排名上具有较高的参考价值，但也存在一定的局限性。首先，它仅关注会议论文，而忽略了期刊论文，这可能导致某些以期刊发表为主的领域（如理论计算机科学）的排名不够全面。返回搜狐，查看更多