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lidang 立党 (劝人卖房/学CS/买SP500/纳100/OpenAI/Anthrop第一人)
@lidangzzz
co-founder @HedgehogLabHQ @Project_DARC (私信提问前请务必先到YouTube频道观看各期解答世间万物节目,有问题请到X Space上麦直接询问,未回私信证明你的问题已经在YouTube回答过了)
加入 April 2009
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每年QS排名发布的时候,我都必须说一句,争论QS排名的都是大傻逼。 几乎15年前,学术界就已经形成了一个初步的共识,大学排名的方法应该和Google的PageRank算法是一样的: A和B是两所大学,如果A毕业的博士PhD能进入B大学当教授(tenure track AP),那么A->B加一分, 反过来,B大学毕业的博士毕业 ,能进入A大学当教授,那么B->A加一分, 最后统计全世界5000~10000所大学,获得一个10000*10000的矩阵,计算每个大学的XRank值,就可以获得大学的排名。 举个简单的例子,假设过去10年,麻省理工MIT总共有30个博士生毕业进入清华当教授,而清华博士毕业后有0人进去MIT当教授,那么毫无疑问MIT的排名碾压清华, 假如过去10年MIT毕业博士10人进入Stanford,而Stanford毕业有11人进去MIT,那么可以认为MIT和Stanford几乎接近相同,当然最后算出来的Rank值肯定是不同的。 当然这个算法可以扩展到本科、硕士、博士后等等几个权重,比如清华本科生毕业进入南开大学当教职的有50人,南开大学本科生毕业进入清华大学的只有20人,那么很明显,清华大学的水平是要高于南开大学一大截的。 当然PageRank来算大学排名的意义是,MIT毕业生可能根本不去三本大学当教职,MIT毕业博士非常少,但是如果他们一多半都去了美国top5~50的学校当教职,那么足够证明MIT的学术水平非常高,远远比一个公立大学每年批量产生300多个水博士要高。 当然这个算法实际落地会有一大堆问题,但基本逻辑是正确的,你可以看看新加坡国立、清华毕业的博士生有多少入职Princeton、排名50名以后的CMU当教授,就知道QS排名到底是不是傻逼了。
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