说说csrankings

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申请PhD很多人觉得csrankings是一个比较专业的官方排名。选学校的时候按csrankings从上往下排。其实,csrankings没有大家想象的那么合理。写这篇文章的目的也主要是修正大家对于csrankings的一些误解。

csrankings有以下几点不合理:
1. 没有照顾到每个小方向。举个例子,Theory下面theory of distributed computing的PODC,complexity theory里的CCC。它们虽然不如STOC,FOCS但是和Cryptography里的CRYPTO是同一级别的。
2. 分类不合理。game theory的顶会EC被放在interdisciplinary里面,其实大部分发EC的人都是搞theory的。
3. 不同领域发paper的数量级不同。做ML和HCI的一年可以发超过十篇。而做systems的一年一到两篇就不错了。csrankings的算法是各大类取几何平均,虽然说几何平均减小了不同大类之间paper数量级的差异,但也不尽如人意。这里建议大家只看自己申请大类的rankings(如果你知道自己想要申请的小方向,更好)
4. 教授contribution算法不合理。按作者数量平均分。问题是教授和学生合作发一篇paper,教授自己的的contribution只在csrankings里算一半。这不合理,因为教授和学生合作的paper应该整个算作该学校的contribution。
5. 相同会议里paper的质量也天差地别,尤其是ML方向的大会。

其实csrankings网站里的那个YouTube 视频已经明说了。csrankings是来帮助大家identify research-active faculty的。不是严格来排名的。

虽然但是,csrankings依然有一定的参考价值。这里给大家一些csrankings的使用建议:
1. 正负五名之内可粗略认为同档次的学校。不用太较真那一两名的排名。相比这几名的排名,有自己感兴趣方向并且在招人的导师更重要。
2. 不要开全部大类。要知道自己的大概方向。比如你想申请systems就只开systems。如果知道自己的小方向,可以只开自己的小方向。
3. Time range设置在最近4-5年。时间隔太长很多教授已经不怎么做research了,不能反映该大学最近的科研水平。好的科研需要时间,一篇高质量paper至少要花一年时间出成果,然后第二年投,时间太短比如只看一两年variance非常大,排名很不准。(xhs上经常有人发一年的排名然后开始吹某某学校,真的尴尬)

那么还有哪些排名可以参考?
1. 美国学校可以参考us news cs graduate programs排名。us news是学校的教授之间互评的,可以算作一个相对综合的考量。
2. 想要综合各家排名的可以看drafty cs rankings。里面考虑了csrankings,usnews,best paper awards,placement rankings。
3. 我觉得对很多phd申请人超级有用的是cs stipend rankings。考虑了每个学校发的包裹和当地消费水平。你不仅是去读书,也是去那里生活五年,家里没矿的情况下,学校给多少funding决定了你的生活质量。很多人都相信a productive PhD is a happy PhD. 有钱温饱才能happy。

没有一个rankings是完美的。很多学校rankings高但也不一定适合你。

如果phd申请结果没有ranking高的学校怎么办?
ranking固然重要,但更重要的是想清楚自己真正的科研兴趣,以及想好自己的career path。
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