由买买提看人间百态

boards

本页内容为未名空间相应帖子的节选和存档,一周内的贴子最多显示50字,超过一周显示500字 访问原贴
CS版 - [转载]我知道的几个数据库/数据挖掘会议(不同的意见/
相关主题
[转载]会议有多好要看你从哪个角度看[合集] KDD, SIGMOD, SIGIR, VLDB, WWW 这几个的data mining啥区别阿?
求CS 数据库 数据挖掘方向的review[转载] search technology最好的会议是什么呢?
[转载]我知道的几个数据库会议[转载] 沉痛悼念我国著名数据库专家,清华校友,陆宏均教授
vldb的author feedback[转载] 唁电from ACM SIGMOD & VLDB Endowment
good journal for database?说说sig*的三个会议及其他
SDM拿了2,3,4。有机会rebute么?VLDB PhD Workshop
CIDR 在数据库会议中如何?Re: 有人收到CIKM的通知没?怎么我到现在啥也没收到。
再问CS的方向选择问题烂校CS PhD 找faculty希望有几成
相关话题的讨论汇总
话题: 数据挖掘话题: 会议话题: 数据库话题: sigmod话题: rebuttal
进入CS版参与讨论
1 (共1页)
g***i
发帖数: 50
1
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paper machine。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-blind review,而且有rebuttal procedure,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rebuttal procedure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。
double-blind是把双刃剑。这几
1 (共1页)
进入CS版参与讨论
相关主题
烂校CS PhD 找faculty希望有几成good journal for database?
DB people should look at thisSDM拿了2,3,4。有机会rebute么?
Sigmod09 reviewers really suckCIDR 在数据库会议中如何?
问下新加坡的学校在ML, CV方向如何?再问CS的方向选择问题
[转载]会议有多好要看你从哪个角度看[合集] KDD, SIGMOD, SIGIR, VLDB, WWW 这几个的data mining啥区别阿?
求CS 数据库 数据挖掘方向的review[转载] search technology最好的会议是什么呢?
[转载]我知道的几个数据库会议[转载] 沉痛悼念我国著名数据库专家,清华校友,陆宏均教授
vldb的author feedback[转载] 唁电from ACM SIGMOD & VLDB Endowment
相关话题的讨论汇总
话题: 数据挖掘话题: 会议话题: 数据库话题: sigmod话题: rebuttal