數(shù)據(jù)庫國(guó)際會(huì)議-20xx(編輯修改稿)
2025-08-31 16:55 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 壞處是文章水平參差不齊。網(wǎng)址：EDBT（Extending Database Technology）：88分，不錯(cuò)的數(shù)據(jù)庫會(huì)議，雙數(shù)年開一次，錄取率很低然而歷史積累不足，影響還明顯不及ICDE。ICDT（International Conference on Database Theory）：88分，PODS的歐洲版，數(shù)據(jù)庫理論第二會(huì)議。參考網(wǎng)址：~ley/db/conf/icdt/和SIGMOD/VLDB一樣，ICDE和EDBT在質(zhì)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(huì)議差一截。CIKM(Conference on Information and Knowledge Management)：85分。SDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。SIAM()的數(shù)據(jù)挖掘會(huì)議，與ICDM并列為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的第二位，比KDD有明顯差距。好像其中統(tǒng)計(jì)背景的人比較多，也有一部分機(jī)器學(xué)習(xí)背景的人，比較diversified。ICDM(International Conference on Data Mining)：full paper 90分，poster/short paper 85分。IEEE的數(shù)據(jù)挖掘會(huì)議，與SDM并列為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的第二位，比KDD有明顯差距。參考：~icdm/PKDD(Practice of Knowledge Discovery in Databases)：83分（因?yàn)閜oster/short paper數(shù)量很少，所以不予區(qū)分）。好像是KDD的歐洲版，但與KDD差距很大。參考：ACM（Association for Computing Machinery）旗下的數(shù)據(jù)庫會(huì)議(SIGMOD、VLDB、PODS、KDD)；IEEE(
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