e********k
发帖数: 39 | 1 http://web.utk.edu/~wzhou4/default.html
大家看看他发的论文怎么样？美国外的博士发成这个水呢？表达的不好，道歉了。我是新手，不了解会议，经常听说这些会议，以为不难呢，想给自己设个目标 |
S*******w
发帖数: 24236 | 2 你这是嫉妒.
【在 e********k 的大作中提到】
: http://web.utk.edu/~wzhou4/default.html
: 大家看看他发的论文怎么样？美国外的博士发成这个水呢？表达的不好，道歉了。我是新手，不了解会议，经常听说这些会议，以为不难呢，想给自己设个目标
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X**********g
发帖数: 480 | 3 人家小闺女， 差不多就行了。
这个结婚了没， 我有兴趣 |
n***l
发帖数: 1468 | 4 在data mining领域, 她那个publication算是非常强的了.
kdd和icdm都是第一流的会议, 很难中, 每年的acceptance rate都是10%-15% |
l****g
发帖数: 761 | 5 我觉得很一般很一般
一作只有3篇
ICDM 也算不上一流 |
s*w
发帖数: 729 | 6 校友啊，我觉得不错，kdd 上弄个 best student paper runner up 不容易 |
w***g
发帖数: 5958 | 7 这些会议水非常大，想要发进去非常难。千万别看到别人每年灌N篇就以为很好发。
我觉得这MM不错。
是新手，不了解会议，经常听说这些会议，以为不难呢，想给自己设个目标
【在 e********k 的大作中提到】
: http://web.utk.edu/~wzhou4/default.html
: 大家看看他发的论文怎么样？美国外的博士发成这个水呢？表达的不好，道歉了。我是新手，不了解会议，经常听说这些会议，以为不难呢，想给自己设个目标
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j****n
发帖数: 464 | 8 icdm 什么时候 混进 2流的 俺都不知道。
现在都成为 一流了
【在 n***l 的大作中提到】
: 在data mining领域, 她那个publication算是非常强的了.
: kdd和icdm都是第一流的会议, 很难中, 每年的acceptance rate都是10%-15%
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z**l
发帖数: 292 | 9 ICDM是DM里唯一双盲审的会议，今年是Triple Blind。. 从整个CS的conference来说也
许算不上一流，但是在DM里现在大家认为KDD，ICDM, SDM是三个主要会议，其中SDM算
二流top。KDD跟ICDM都很难中，SDM也不容易。
BTW: KDD runner-up还是很牛的。
【在 j****n 的大作中提到】
: icdm 什么时候 混进 2流的 俺都不知道。
: 现在都成为 一流了
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d******e
发帖数: 7844 | 10 ICDM和SDM一个档次，说二流Top一点不过分。稍微放低点标准，算一流也勉强（因为通
常还有超一流的说法，哈哈。比如SIGMOD）
【在 z**l 的大作中提到】
: ICDM是DM里唯一双盲审的会议，今年是Triple Blind。. 从整个CS的conference来说也
: 许算不上一流，但是在DM里现在大家认为KDD，ICDM, SDM是三个主要会议，其中SDM算
: 二流top。KDD跟ICDM都很难中，SDM也不容易。
: BTW: KDD runner-up还是很牛的。
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z**l
发帖数: 292 | 11 同意。会议分级其实很难。我看SDM里面的文章还不错。有些二流会议的文章实在够呛
，把ICDM跟SDM放二流里有点委屈了，跟真正一流又有点差距。
【在 d******e 的大作中提到】
: ICDM和SDM一个档次，说二流Top一点不过分。稍微放低点标准，算一流也勉强（因为通
: 常还有超一流的说法，哈哈。比如SIGMOD）
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r******e
发帖数: 617 | 12 同意，计算机领域差别太大，有的好会议在别的领域觉得根本算不上什么。
我觉得只有是该领域的community自己评价的会议rank才有意义。
【在 z**l 的大作中提到】
: 同意。会议分级其实很难。我看SDM里面的文章还不错。有些二流会议的文章实在够呛
: ，把ICDM跟SDM放二流里有点委屈了，跟真正一流又有点差距。
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j****a
发帖数: 1277 | 13 从数目上看很一般
当然不能只看树木
是新手，不了解会议，经常听说这些会议，以为不难呢，想给自己设个目标
【在 e********k 的大作中提到】
: http://web.utk.edu/~wzhou4/default.html
: 大家看看他发的论文怎么样？美国外的博士发成这个水呢？表达的不好，道歉了。我是新手，不了解会议，经常听说这些会议，以为不难呢，想给自己设个目标
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r********3
发帖数: 2998 | 14 KDD里面有不错的paper，不过一样也有很多水paper，因为不匿名，原因大家可以想想。跟NIPS一样，很多欧洲人认为这个只是美国的会议，别人还不愿意投KDD呢。他们有自己的PKDD。
ICDM是double blind的，公平很多，所以submission数量一直比KDD大，acceptance rate比KDD低。
相对而言，SDM就水多了，每年都是30%左右的acceptance rate。不匿名，关系paper越来越多，现在每年也没多少人投。不要说跟ICDM比，跟CIKM,PKDD的影响力都要差很多。
当然了，要和传统的database的会议，SIGMOD比起来，data mining的KDD/ICDM/SDM都差了很大一截。不过，data mining和web的主流paper从数据库conference集体撤离，也让SIGMOD，VLDB这些没有以前那么超一流了。最典型的例子就是，近两年来发表在SIGMOD,VLDB上的Web和IR的paper,在真正混WWW和SIGIR的圈子眼里根本不入流，也都是一帮在以前在database领域混的人才做出来的。
【在 d******e 的大作中提到】
: ICDM和SDM一个档次，说二流Top一点不过分。稍微放低点标准，算一流也勉强（因为通
: 常还有超一流的说法，哈哈。比如SIGMOD）
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v******d
发帖数: 1322 | 15 WWW, SIGIR的很多论文在数据库人眼里也照样不入流，
太trivial，没有什么难度和深度
想。跟NIPS一样，很多欧洲人认为这个只是美国的会议，别人还不愿意投KDD呢。他们
有自己的PKDD。
rate比KDD低。
越来越多，现在每年也没多少人投。不要说跟ICDM比，跟CIKM,PKDD的影响力都要差很
多。
都差了很大一截。不过，data mining和web的主流paper从数据库conference集体撤离
，也让SIGMOD，VLDB这些没有以前那么超一流了。最典型的例子就是，近两年来发表在
SIGMOD,VLDB上的Web和IR的pa
【在 r********3 的大作中提到】
: KDD里面有不错的paper，不过一样也有很多水paper，因为不匿名，原因大家可以想想。跟NIPS一样，很多欧洲人认为这个只是美国的会议，别人还不愿意投KDD呢。他们有自己的PKDD。
: ICDM是double blind的，公平很多，所以submission数量一直比KDD大，acceptance rate比KDD低。
: 相对而言，SDM就水多了，每年都是30%左右的acceptance rate。不匿名，关系paper越来越多，现在每年也没多少人投。不要说跟ICDM比，跟CIKM,PKDD的影响力都要差很多。
: 当然了，要和传统的database的会议，SIGMOD比起来，data mining的KDD/ICDM/SDM都差了很大一截。不过，data mining和web的主流paper从数据库conference集体撤离，也让SIGMOD，VLDB这些没有以前那么超一流了。最典型的例子就是，近两年来发表在SIGMOD,VLDB上的Web和IR的paper,在真正混WWW和SIGIR的圈子眼里根本不入流，也都是一帮在以前在database领域混的人才做出来的。
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r********3
发帖数: 2998 | 16 我只是说，现在大部分好Web和IR的paper并不会发表在上SIGMOD,VLDB的。
10年前，大家都知道最好的Data mining, web mining的paper都是SIGMOD,VLDB上。现
在大家都有自己的圈子和会议了，SIGMOD,VLDB已经没有当年那么风光了。
【在 v******d 的大作中提到】
: WWW, SIGIR的很多论文在数据库人眼里也照样不入流，
: 太trivial，没有什么难度和深度
:
: 想。跟NIPS一样，很多欧洲人认为这个只是美国的会议，别人还不愿意投KDD呢。他们
: 有自己的PKDD。
: rate比KDD低。
: 越来越多，现在每年也没多少人投。不要说跟ICDM比，跟CIKM,PKDD的影响力都要差很
: 多。
: 都差了很大一截。不过，data mining和web的主流paper从数据库conference集体撤离
: ，也让SIGMOD，VLDB这些没有以前那么超一流了。最典型的例子就是，近两年来发表在
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v******d
发帖数: 1322 | 17 换个角度来说，
mining，web, ir的文章很难被sigmod和vldb接受，不管有多好
这些已经不是同一个领域了，除非涉及到复杂的数据处理算法，才可能被接受
【在 r********3 的大作中提到】
: 我只是说，现在大部分好Web和IR的paper并不会发表在上SIGMOD,VLDB的。
: 10年前，大家都知道最好的Data mining, web mining的paper都是SIGMOD,VLDB上。现
: 在大家都有自己的圈子和会议了，SIGMOD,VLDB已经没有当年那么风光了。
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r********3
发帖数: 2998 | 18 是啊。现在SIGMOD,VLDB只保留一个track给mining了，一年总共也录取不了几篇。所以
说，楼上说的SIGMOD是data mining的超一流conference值得商榷。
【在 v******d 的大作中提到】
: 换个角度来说，
: mining，web, ir的文章很难被sigmod和vldb接受，不管有多好
: 这些已经不是同一个领域了，除非涉及到复杂的数据处理算法，才可能被接受
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x*******1
发帖数: 28835 | 19 做Utk的faculty很不错。能不能搞到tenure那时另说了 |
