數(shù)據(jù)庫國際會(huì)議-20xx-文庫吧資料
2025-08-10 16:55本頁面
【正文】 E不同，它是double blind review的會(huì)議。94年在巴黎,97年將在北京。一般在美國開,加拿大開過兩次。 SIGMOD：98分，數(shù)據(jù)庫的最好會(huì)議,也是最好的系統(tǒng)類的會(huì)議之一。參考：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）。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。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。和SIGMOD/VLDB一樣，ICDE和EDBT在質(zhì)量和影響上都不相上下。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。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。好處是覆蓋面廣、包容性強(qiáng)，壞處是文章水平參差不齊。ICDE（International Conference on Data Engineering）：92分。聽說在很多地方，如果能有一篇SIGMOD/VLDB/KDD，就能博士畢業(yè)，能有兩篇就能找到不錯(cuò)的工作。今年他們又拿了一個(gè)SIGMOD demo，說明工作的確很扎實(shí)。而在KDD，要拿一篇full paper真難。原因是SIGMOD/VLDB審稿人中數(shù)據(jù)挖掘的人很少，審稿標(biāo)準(zhǔn)不一定能掌握得很好。這幾年來KDD的質(zhì)量都很高。我覺得同樣的事情在不久的將來也會(huì)發(fā)生在數(shù)據(jù)挖掘中，讓我們拭目以待。我覺得我們可以這樣類比：KDD:SIGMOD=CRYPTO:STOC（Symposium on Theory of Computing）。數(shù)據(jù)挖掘的最高會(huì)議
物理相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1