lang.csconf

该数据集涵盖了2010年至2026年间CCF评级的416个计算机科学会议的884,137篇论文的第一作者记录，跟踪了17种语言。数据经过广泛清洗，可用于分析计算机科学研究的语言多样性。

This dataset contains 884,137 first-author records of papers from 416 CCF-rated computer science conferences spanning 2010 to 2026, covering 17 languages. The data has undergone extensive cleaning and can be used to analyze the linguistic diversity of computer science research.

原始信息汇总

lang.csconf 数据集概述

数据集简介

该数据集旨在可视化中国计算机学会（CCF）推荐的计算机学术会议（2010–2026年）中第一作者的语言多样性。其核心是通过分析作者姓名来推断其语言背景，并以此为基础进行统计和可视化。

数据收录范围

指标	数值
会议数量	416（包含CCF A、B、C等级及未评级会议）
论文数量	884,137
年份范围	2010–2026
学科分类	10个（AI、DB、NW、SE、CG、CT、HI、SC、DS、MX）
追踪语言数量	17种

数据来源与内容

• 原始数据：从DBLP数据库中爬取的884,137余条第一作者记录。
• 数据文件：原始爬取数据集可在项目Releases页面下载：https://github.com/morningD/lang.csconf/releases。
• 数据处理：数据经过多轮清洗，具体细节可参考关于页面：https://morningD.github.io/lang.csconf/#/about。

数据管道与处理流程

数据处理分为以下步骤：

1. 解析会议列表：加载基础会议列表，并应用从CCF PDF文件中提取的等级和分类信息。
2. 合并接收率：整合来自6个上游来源的会议论文接收率数据。
3. 爬取DBLP：通过DBLP的SPARQL接口获取所有论文的作者姓名。
4. 爬取会议地点：从DBLP的HTML页面抓取会议举办的城市和国家信息。
5. 补充缺失数据：通过DBLP Search API补充SPARQL索引未能覆盖的数据。
6. 姓名语言分类：使用fastText模型结合基于姓氏的规则匹配来预测作者姓名的语言。
7. 生成统计数据：按会议、学科分类、CCF等级和年份进行聚合，生成供网站使用的JSON统计数据。

主要功能特点

• 全局总览：通过饼图、趋势线和动态计数器展示计算机科学研究的整体语言分布。
• 会议探索：可深入查看任一CCF推荐会议逐年的语言分布详情。
• 会议对比：支持2至4个会议的雷达图并排对比。
• 趋势分析：可按CCF学科分类和会议等级筛选，观察其语言分布随时间的变化趋势。
• CCF等级变迁：追踪会议在6个版本（2011–2026）的CCF推荐列表中的等级变化历史。
• 多语言界面：网站用户界面支持英语、中文、日语和德语。

重要说明

• 方法局限性：项目明确指出，基于姓名的语言推断本身存在很大局限性。移民、婚姻、文化融合、改名等因素都使得姓名无法可靠地反映语言背景。
• 项目定位：本项目旨在提供有趣的可视化探索，并非严谨的社会语言学研究，声明无任何歧视意图。

许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在计算机科学领域，学术会议的语言多样性反映了全球研究社群的构成特征。lang.csconf数据集通过系统化流程构建，首先从DBLP知识库中爬取2010年至2026年间416个CCF评级会议的第一作者记录，涵盖超过88万篇论文。数据管道采用多步骤处理：解析会议基础信息并整合CCF等级与学科分类，继而通过SPARQL接口与搜索API互补获取作者姓名，最后运用fastText模型与规则化姓氏匹配相结合的方法预测作者的语言背景，最终生成按会议、年份、类别聚合的统计文件。

特点

该数据集的核心特点在于其多维度的分析视角与精细的数据结构。它不仅追踪了17种语言在计算机科学各子领域的分布态势，还融入了CCF会议评级的历史变迁数据，允许用户观察不同等级会议的语言构成演变。数据集提供全局概览、会议深度探索、多会议对比及趋势过滤等功能，支持通过学科分类与会议等级进行动态筛选。此外，数据集经过多轮清洗，并开放原始爬取记录，确保了数据的透明度与可复现性。

使用方法

研究者可通过多种途径利用该数据集进行学术探索。用户可直接访问在线演示平台，交互式地可视化语言分布与会议趋势；也可下载原始数据文件，基于预计算的JSON统计开展定制化分析。对于希望复现或扩展数据的研究者，项目提供了完整的数据管道代码，支持增量更新与特定会议的重爬取。开发人员还能基于Vue框架构建的网站源码，进一步定制可视化界面或集成多语言支持，从而深入探究计算机科学学术交流中的语言多样性模式。

背景与挑战

背景概述

在全球化科研协作日益深化的背景下，计算机科学领域的学术交流语言分布成为洞察研究社群动态的重要维度。lang.csconf数据集由研究者morningD于近期创建，旨在系统可视化中国计算机学会（CCF）推荐学术会议在2010至2026年间第一作者的语言多样性。该数据集覆盖416个会议、超过88万篇论文，追踪17种语言类别，通过整合DBLP元数据与多版CCF评级历史，为分析计算机科学各子领域的研究人员构成与变迁提供了量化基础。其核心研究问题聚焦于揭示国际顶级会议中作者群体的语言背景分布及其演变趋势，从而间接反映全球科研人才的流动与协作模式，对科研政策评估与学术网络分析具有参考价值。

当前挑战

该数据集致力于解决学术会议语言多样性可视化的挑战，其核心在于通过作者姓名推断语言背景，这一方法本身面临固有不确定性。移民、跨国婚姻与文化融合导致姓名与语言关联性弱化，使得分类精度难以保证。在构建过程中，挑战同样显著：需从DBLP大规模爬取并清洗88万余条作者记录，处理SPARQL接口的数据缺失与不一致性；整合多版本CCF评级PDF，解析非结构化的历史排名数据；设计融合fastText模型与规则引擎的混合分类方法，以应对姓名跨语言分布的复杂性。这些技术障碍要求管道具备鲁棒的容错与增量更新能力，确保数据集的时效与准确。

常用场景

经典使用场景

在计算机科学领域的学术研究中，lang.csconf数据集常被用于分析国际学术会议的语言多样性趋势。研究者通过该数据集能够追踪2010年至2026年间CCF评级会议中第一作者的语言背景分布，从而揭示不同学科领域如人工智能、数据库、网络等会议的语言构成变化。这一场景不仅帮助理解全球科研社区的参与模式，还为评估学术交流的国际化程度提供了量化依据。

实际应用

在实际应用中，lang.csconf数据集可服务于学术机构与会议组织者的战略规划。例如，会议主办方能够依据语言分布数据优化宣传策略，以吸引更广泛地域的投稿；高校或研究基金则可借助趋势分析评估其国际合作网络的覆盖范围。此外，该数据还能辅助教育政策制定者设计更具包容性的科研人才培养方案，促进全球计算机科学领域的均衡发展。

衍生相关工作

围绕lang.csconf数据集，已衍生出多项经典研究工作。例如，有学者基于其语言分类结果，开发了预测学术会议国际化水平的机器学习模型；另一些研究则结合地理信息数据，深入分析了语言多样性与论文影响力之间的关联。这些工作不仅拓展了科学计量学的分析方法，还为跨文化学术交流研究建立了新的实证基础，进一步丰富了科研生态系统的理解维度。