4合作我还计算了同一机构撰写的论文数 ， 也就是将归一化的接受论文数除以接受论文总数 。 如果该数字等于1 ， 则意味着所有论文仅由该组织的员工撰写 。
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Top机构的内部协作量相差很大：从KAIST的74％（KAIST的每篇论文大约有四分之三的作者来自KAIST）到Microsoft的41％ 。
我们可以扩展特定组织的协作列表 。
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值得注意的是 ， 谷歌并未与其他工业公司（DeepMind除外）合作发表论文 ， 而MIT与世界各地的工业界和学术界都有合作 。
接下来 ， 从全球范围看协作图 。 由于大约有900个组织 ， 所以显示情况一团糟 ， 但是我们可以绘制一个子图 ， 其中包括仅拥有最多协作关系的从属关系 。
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上图中的子图是互相连接的 ， 每个节点大小等于机构的发表论文数 ， 边的粗细等于两个机构之间的合著作者数 。
我们可以以作者为节点做同样的事情 。
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该子图中的某些作者只是孤立的顶点 ， 这意味着他们与该子图中出现的其他Top合作者没有协作 。
此类网络的两个一般特征是最大连接子图的大小和图的直径（两个顶点之间最短路径的最大值） 。
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因此 ， 在NeurIPS 2020上有907个不同的隶属关系（红色）和约6000个不同的作者（蓝色） 。
作者图和隶属图在结构上有很大的不同 。 隶属图中有一个巨大的最大子图 ， 涵盖了大多数隶属关系（占图的85％） ， 并且直径较小（8） 。
在作者图中 ， 最大的子图覆盖了不到50％的节点 ， 并且有许多约50个节点的“小岛” ， 它们不与网络的其余部分连接 。 此外 ， 作者图最大子图的直径等于25（远高于六度分离定律） 。 这意味着作为一个研究社区 ， 我们仍然非常疏远 。
5 国家现在让我们考虑一下不同国家的表现 。 我将机构总部所在国家作为论文从属的国家 。 虽然这可能会将个别论文归于“错误的”国家 ， 但类似于ICML 2020的分析 ， 结果应该非常接近现实（由于大学关联的是单个国家 ， 而大学发表的论文远远多于企业） 。
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毫不奇怪 ， 美国再次登上了榜首 ， 参与了一半以上的论文 。 中国领先英国 ， 位居第二 。
放大特定的国家/地区 ， 我们可以看到机构的排名列表（3篇以上论文） ， 以下列出每个国家发表论文最多的前3~10位 。
美国：谷歌、斯坦福大学、MIT、微软、UC伯克利、CMU、普林斯顿大学、Facebook、哥伦比亚大学、伊利诺伊大学
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中国：清华大学、北京大学、腾讯、阿里巴巴、上海交通大学、香港中文大学、浙江大学、南京大学、西安电子科技大学
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英国：DeepMind、牛津、剑桥
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