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数据挖掘类的国际顶尖会议有哪些?

发布时间:2019-08-12 01:37 来源:未知 编辑:admin

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  上面是专门的数据挖掘会议,其他像SIGMOD,VLDB,ICDE等数据库类会议都会有专门的数据挖掘session ,下面是有人专门总结的,引用一下:

  一流的:数据库三大顶级会议SIGMOD,VLDB,ICDE,数据挖掘KDD,实际相关的还有机器学习ICML,还有信息检索的SIGIR;数据库的理论会议PODS,但它是理论的会议所以和咱们就不大相关了

  二流的:EDBT,ICDT,CIKM,SDM,ICDM,PKDD,还有ECML欧洲的机器学习会议(这个应该是1.5档的,比一般的二流好)

  SIGMOD:97分,数据库的最高会议,涉及范围广泛,稍偏应用(因为理论文章有PODS)。没说的,景仰如滔滔江水。这个会议不仅是double-blind review,而且有rebuttal procedure,可谓独树一帜,与众不同。

  VLDB:95分,非常好的数据库会议。与SIGMOD类似,涉及范围广泛,稍偏应用。

  从文章的质量来说,SIGMOD和VLDB难分伯仲,没有说谁比谁更高。他们的范围也几乎一样。

  不少牛人都认为,今年的rebuttal procedure其实并不怎么成功。投稿太多,很难做到每一

  double-blind是把双刃剑。这几年来每年都有人冒充牛人的风格来投稿,有的还真进去了。

  一般来说,我感觉大家还是认为SIGMOD要好那么一点点。根据我个人读过的文章,也有这样的感觉。不过这个并不重要了,有差别也是那么一点。

  PODS:95分。是“数据库理论的最好会议,也是一个很好的理论会议”。每年总是co-located with SIGMOD。感觉其中算法背景的人占主流(你可以数数PODS文章中有多少来自Motwani group),也有一部分AI背景的人(毕竟SIGART也是主办者之一)。它的影响力远不及SIGMOD,然而其中文章的质量比较整齐,variance小于SIGMOD(以及其他任何数据库会议)。有一位牛人说:“PODS never had a really bad paper,”这是它值得骄傲的地方。

  KDD::full paper 95分,poster/short paper 90分。数据挖掘的最高会议。由于历史积累不足以及领域圈子较小,勿用讳言KDD目前比SIGMOD尚有所不如。我觉得我们可以这样类比:KDD:SIGMOD=CRYPTO:STOC。回顾密码学的历史,真正最牛的文章一般发在STOC/FOCS而非C

  RYPTO/EUROCRYPT,这和今天的数据挖掘何等类似!然而你看看今天的密码学文章,已经有顶级的密码学家(恕我不便写出名字)不再往STOC/FOCS投稿。我觉得同样的事情在不久的将来也会发生在数据挖掘中,让我们拭目以待。

  这几年来KDD的质量都很高。其full paper的质量高于SIGMOD/VLDB中数据挖掘方面的paper的质量。原因是SIGMOD/VLDB审稿人中数据挖掘的人很少,审稿标准不一定能掌握得很好。

  这几年好几篇SIGMOD/VLDB的数据挖掘paper都follow一些KDD的paper。而在KDD,要拿一篇full paper真难。去年复旦拿了一篇,实属难能可贵。今年他们又拿了一个SIGMOD demo,说明工作的确很扎实。

  听说在很多地方,如果能有一篇SIGMOD/VLDB/KDD,就能博士毕业,能有两篇就能找到不错的工作。“革命尚未成功,同志仍需努力!”

  ICDE:92分。很好的数据库会议,也是一个大杂烩。好处是覆盖面广、包容性强,坏处是文章水平参差不齐。

  EDBT:88分,不错的数据库会议,录取率很低然而历史积累不足,影响还明显不及ICDE。

  其它的如CIKM,ICDM,SDM,SSDBM,PKDD等等都比以上的会议差一截。

  SDM:full paper 90分,poster/short paper 85分。SIAM的数据挖掘会议,与ICDM并列为数据挖掘领域的第二位,比KDD有明显差距。好像其中统计背景的人比较多,也有一部分机器学习背景的人,比较iversified。

  PKDD:83分(因为poster/short paper数量很少,所以不予区分)。好像是KDD的欧洲版,但与KDD差距很大。

  数据挖掘是按领域、行业分类的,目前涉及的数据挖掘类权威学术会议较多,提供下图供参考:

http://talkingwithjon.com/shujuwajue/974.html
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