本研究以计算机科学领域的国际学术会议作为研究对象,以Web of Science核心合集数据库中收集整理的国际学术会议样本为基础,首先通过问卷调查定量测量了计算机科学领域国际学术会议的声誉大小;接着从共同作者的视角出发,以会议之间的共同作者为比较基础,通过聚类分析实现了对计算机科学领域国际学术会议声誉的评价研究。本研究通过问卷调查的方法,以在各个会议上发表过文献的科研人员作为调查对象,通过电子邮件发放问卷,定量测量了计算机科学领域国际学术会议的声誉大小。从声誉调查的结果来看,全部会议样本中平均声誉得分不低于0.50,最终确定为国际上极少数的顶级会议与国际上非常重要的会议共有183个,仅占全部会议样本的28.7%。可见,声誉水平较高、影响力较大的学术会议并不多,仅有少数会议获得了科研人员的广泛认可。这也说明,计算机科学国际学术会议之间存在明显的分层现象,会议声誉呈现出明显的等级差异。这些国际学术会议按照声誉大小的不同满足了不同学科领域、不同水平的科研人员的需要。此外,本研究还将声誉调查的结果与现有的一些计算机科学领域国际学术会议的等级排名进行了对比分析。根据对比分析的结果来看,大部分顶级学术会议与本研究声誉调查的结果一致,这也从侧面验证了本研究声誉调查结果的可靠性。其次,高水平的作者群是影响会议声誉的必要条件之一,一个会议所发文章的作者群可以从一个侧面反映出该会议的声誉。两个会议之间的共同作者越多,那么这两个会议的声誉大小就可能越相似。本研究从共同作者的视角出发,以会议之间的共同作者为比较基础,通过聚类分析实现了对计算机科学领域国际学术会议声誉的评价研究。此外,与声誉调查结果的对比分析可知,大部分的国际学术会议最终按照声誉大小聚为一类,聚类分析的结果也从一个侧面验证了声誉调查的结果。本研究的贡献在于:一是通过问卷调查的方法,对计算机科学国际学术会议的声誉进行了定量测量,科学地呈现出会议之间的声誉等级,并与现有的一些计算机科学领域国际学术会议的等级排名进行了对比分析;二是基于社会网络分析软件UCINET,从共同作者的视角出发,以每两个会议之间的共同作者为比较基础,通过聚类分析实现了对计算机科学领域国际学术会议声誉的评价研究;三是根据声誉调查及聚类分析的结果整理了一份对计算机科学领域7个学科637个国际学术会议分类评价的清单。总体而言,本研究通过聚类分析和声誉调查,实现了对计算机科学领域国际学术会议声誉的评价研究,为今后会议在科技评价中的科学应用奠定了基础。