第1页共8页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第1页共8页一流的：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），这些会也不好中，中了也会会觉得不一定爽，你可能觉得再以努力就上一流了，哈哈。还有一些会，俺就懒得列了！下面是很早以前AI版的一个帖子，写得还不错，看看吧，哈哈————————————————————————————————————有些人的工作很原创，每年总有一些很新颖的东西。有的人文章很多，但主要都是ｆｏｌｌｏｗ别人的工作。Ｄａｔａｂａｓｅ领域有不少ｐａｐｅｒｍａｃｈｉｎｅ。有的地方，整个ｇｒｏｕｐ就是一个大的ｐａｐｅｒｍａｃｈｉｎｅ。个人感觉数据库研究者倾向于把数据挖掘看作一个数据库的子领域，因而对数据挖掘的会议rating较低。然而对其他背景的人而言，数据挖掘是相对独立的一个新兴领域，因而对其会议rating比较高。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-blindreview，而且有rebuttalprocedure，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rebuttalprocedure其实并不怎么成功。投稿太多，很难做到每一篇都公平公正。很多rebuttal没人看。第2页共8页第1页共8页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第2页共8页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。反而VLDB的审稿质量一直很高。每年的VLDB都有很理论的paper。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-locatedwithSIGMOD。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Motwanigroup），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：“PODSneverhadareallybadpaper，”这是它值得骄傲的地方。KDD:：fullpaper95分，poster/shortpaper90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CRYPTO/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。第3页共8页第2页共8页编号：时间：2021年x月x日书山有路勤为径，学海无涯苦作舟页码：第3页共8页这几年来KDD的质量都很高。其fullpaper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fullpaper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SIGMODdemo，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。ICDT：88分，PODS的欧洲...
