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data mining2011-06-09 12:55
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分析：
一流的：
資料庫三大頂級會議sigmod，vldb，icde，資料探勘kdd，實際相關的還有機器學習icml,還有資訊檢索的sigir；資料庫的理論會議pods。
二流的：
edbt，icdt，cikm，sdm，icdm，pkdd，還有ecml歐洲的機器學習會議（這個應該是1.5檔的，比一般的二流好）
sigmod：97分，資料庫的最高會議，涉及範圍廣泛，稍偏應用（因為理**章有pods）。沒說的，景仰如滔滔江水。這個會議不僅是double-blind review，而且有rebuttal procedure，可謂獨樹一幟，與眾不同。
vldb：95分，非常好的資料庫會議。與sigmod類似，涉及範圍廣泛，稍偏應用。
從文章的質量來說，sigmod和vldb難分伯仲，沒有說誰比誰更高。他們的範圍也幾乎一樣。 不少牛人都認為，今年的rebuttal procedure其實並不怎麼成功。投稿太多，很難做到每一篇都公平公正。很多rebuttal沒人看。
double-blind是把雙刃劍。這幾年來每年都有人冒充牛人的風格來投稿，有的還真進去了。 反而vldb的審稿質量一直很高。每年的vldb都有很理論的*****。
一般來說，我感覺大家還是認為sigmod要好那麼一點點。根據我個人讀過的文章，也有這樣的感覺。不過這個並不重要了，有差別也是那麼一點。
pods：95分。是「資料庫理論的最好會議,也是乙個很好的理論會議」。每年總是co-located with sigmod。感覺其中演算法背景的人佔主流（你可以數數pods文章中有多少來自motwani group），也有一部分ai背景的人（畢竟sigart也是主辦者之一）。它的影響力遠不及sigmod，然而其中文章的質量比較整齊，variance小於sigmod（以及其他任何資料庫會議）。有一位牛人說：「pods never had a really bad *****，」這是它值得驕傲的地方。
kdd:：full ***** 95分，poster/short ***** 90分。資料探勘的最高會議。由於歷史積累不足以及領域圈子較小，勿用諱言kdd目前比sigmod尚有所不如。我覺得我們可以這樣模擬：kdd:sigmod=crypto:stoc。
回顧密碼學的歷史，真正最牛的文章一般發在stoc/focs而非crypto/eurocrypt，這和今天的資料探勘何等類似！然而你看看今天的密碼學文章，已經有頂級的密碼學家（恕我不便寫出名字）不再往stoc/focs投稿。我覺得同樣的事情在不久的 將來也會發生在資料探勘中，讓我們拭目以待。
這幾年來kdd的質量都很高。其full *****的質量高於sigmod/vldb中資料探勘方面的***** 的質量。原因是sigmod/vldb審稿人中資料探勘的人很少，審稿標準不一定能掌握得很好。
這幾年好幾篇sigmod/vldb的資料探勘*****都follow一些kdd的*****。而在kdd，要拿一篇full *****真難。去年復旦拿了一篇，實屬難能可貴。今年他們又拿了乙個sigmod demo，說明工作的確很紮實。
聽說在很多地方，如果能有一篇sigmod/vldb/kdd，就能博士畢業，能有兩篇就能找到不錯的工作。「革命尚未成功，同志仍需努力！」
icde：92分。很好的資料庫會議，也是乙個大雜燴。好處是覆蓋面廣、包容性強，壞處是文 章水平參差不齊。
edbt：88分，不錯的資料庫會議，錄取率很低然而歷史積累不足，影響還明顯不及icde。
icdt：88分，pods的歐洲版，資料庫理論第二會議。
和sigmod/vldb一樣，icde和edbt在質量和影響上都不相上下。 其它的如cikm，icdm，sdm，ssdbm，pkdd等等都比以上的會議差一截。
cikm：85分。
sdm：full ***** 90分，poster/short ***** 85分。siam的資料探勘會議，與icdm並列為資料探勘領域的第二位，比kdd有明顯差距。好像其中統計背景的人比較多，也有一部分機 器學習背景的人，比較diversified。
icdm：full ***** 90分，poster/short ***** 85分。ieee的資料探勘會議，與sdm並列為資料探勘領域的第二位，比kdd有明顯差距。
pkdd：83分（因為poster/short *****數量很少，所以不予區分）。好像是kdd的歐洲版， 但與kdd差距很大。
資料探勘領域頂級會議期刊及其分析
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