计算机领域顶级会议
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conference. 下面同分的按字母序排列.?1z>{sU t??
9gs^%ucT4??
IJCAI (1+): AI最好的綜合性會議, 1969年開始, 每兩年開一次, 奇數年開. 因為AI?pT./6Gs|??
實在太大, 所以雖然每屆基本上能錄100多篇（現在已經到200多篇了），但分到每個?n p$_;e??
領域就沒幾篇了，象machine learning、computer vision這么大的領域每次大概也?/x:??
就10篇左右, 所以難度很大. 不過從錄用率上來看倒不太低,基本上20%左右, 因為內?fi/}ju??
行人都會掂掂分量, 沒希望的就別浪費reviewer的時間了. 最近中國大陸投往國際會?pntq"m*??
議的文章象潮水一樣, 而且因為國內很少有能自己把關的研究組, 所以很多會議都在?A1F d/E??
complain說中國的低質量文章嚴重妨礙了PC的工作效率. 在這種情況下, 估計這幾年?0?_uopK/A??
國際會議的錄用率都會降下去. 另外, 以前的IJCAI是沒有poster的, 03年開始, 為了?S2A0#^%x%??
減少被誤殺的好人, 增加了2頁紙的poster.值得一提的是, IJCAI是由貌似一個公司?qo=oL}??
的"IJCAI Inc."主辦的(當然實際上并不是公司, 實際上是個基金會), 每次會議上要?m01v%aP^??
發幾個獎, 其中最重要的兩個是IJCAI Research Excellence Award 和 Computer?_cBp !u??
& Thoughts Award, 前者是終身成就獎, 每次一個人, 基本上是AI的最高獎(有趣的?Ku5<iE7`Tr??
是, 以AI為主業拿圖靈獎的6位中, 有2位還沒得到這個獎), 后者是獎給35歲以下的?Q AR8Z/#??
青年科學家, 每次一個人. 這兩個獎的獲獎演說是每次IJCAI的一個重頭戲.另外,?|//pej??
IJCAI 的 PC member 相當于其他會議的area chair, 權力很大, 因為是由PC member?R. u,`MD7S??
去找 reviewer 來審, 而不象一般會議的PC member其實就是 reviewer. 為了制約?o/[#Z(W??
這種權力, IJCAI的審稿程序是每篇文章分配2位PC member, primary PC member去找?`(|Uq;1y??
3位reviewer, second PC member 找一位.?fI Cp2l??
7Xe/XfO??
AAAI (1): 美國人工智能學會AAAI的年會. 是一個很好的會議, 但其檔次不穩定, 可?(f6Gtly9??
以給到1+, 也可以給到1-或者2+, 總的來說我給它"1". 這是因為它的開法完全受?TW24~ /??
IJCAI制約: 每年開, 但如果這一年的IJCAI在北美舉行, 那么就停開. 所以, 偶數年?33bR[kADDD??
里因為沒有IJCAI, 它就是最好的AI綜合性會議, 但因為號召力畢竟比IJCAI要小一些,?f"eoy926??
特別是歐洲人捧AAAI場的比IJCAI少得多(其實亞洲人也是), 所以比IJCAI還是要稍弱?%q ;q^f*??
一點, 基本上在1和1+之間; 在奇數年, 如果IJCAI不在北美, AAAI自然就變成了比?m${PW2??
IJCAI低一級的會議(1-或2+), 例如2005年既有IJCAI又有AAAI, 兩個會議就進行了協?pK|( s??
調, 使得IJCAI的錄用通知時間比AAAI的deadline早那么幾天, 這樣IJCAI落選的文章?A:h6'I??
可以投往AAAI.在審稿時IJCAI 的 PC chair也在一直催, 說大家一定要快, 因為AAAI?">2? S/-??
那邊一直在擔心IJCAI的錄用通知出晚了AAAI就麻煩了.?5P(`"3fO??
`7*jx/[??
COLT (1): 這是計算學習理論最好的會議, ACM主辦, 每年舉行. 計算學習理論基本上?rV=$R K??
可以看成理論計算機科學和機器學習的交叉, 所以這個會被一些人看成是理論計算?_/-gp$??
機科學的會而不是AI的會. 我一個朋友用一句話對它進行了精彩的刻畫: "一小群數?/ QjMwH??
學家在開會". 因為COLT的領域比較小, 所以每年會議基本上都是那些人. 這里順便?OPyN.S0k??
提一件有趣的事, 因為最近國內搞的會議太多太濫, 而且很多會議都是LNCS/LNAI出?LiOLe4DR??
論文集, LNCS/LNAI基本上已經被搞臭了, 但很不幸的是, LNCS/LNAI中有一些很好的?6,d5}??
會議, 例如COLT.?|38J}eN??
vv^nEA4eB??
CVPR (1): 計算機視覺和模式識別方面最好的會議之一, IEEE主辦, 每年舉行. 雖然題?8%n]A7>{$??
目上有計算機視覺, 但個人認為它的模式識別味道更重一些. 事實上它應該是模式識?]/wN 1'!J??
別最好的會議, 而在計算機視覺方面, 還有ICCV與之相當. IEEE一直有個傾向, 要把?6VaC m4??
會辦成"盛會", 歷史上已經有些會被它從quality很好的會辦成"盛會"了. CVPR搞不好?HP3,kJ8)Z??
也要走這條路. 這幾年錄的文章已經不少了. 最近負責CVPR會議的TC的chair發信?-N i!)osV+??
說, 對這個community來說, 讓好人被誤殺比被壞人漏網更糟糕, 所以我們是不是要減?c%s^d 8 -??
少好人被誤殺的機會啊? 所以我估計明年或者后年的CVPR就要擴招了.?Y0O{'j>A%??
t!2HO_V}??
ICCV (1): 介紹CVPR的時候說過了, 計算機視覺方面最好的會之一. IEEE主辦, 每年舉行?+)DLF)0t8C??
.?TQ!@0O??
S?E#/hk`??
ICML (1): 機器學習方面最好的會議之一. 現在是IMLS主辦, 每年舉行. 參見關于NIPS的?&2nTO;]??
^]o0kd{??
介紹.?/k@I]FYIr??
G?'_[gCG??
NIPS (1): 神經計算方面最好的會議之一, NIPS主辦, 每年舉行. 值得注意的是, 這個會??"){qEpt/4??
]7ew# d??
每年的舉辦地都是一樣的, 以前是美國丹佛, 現在是加拿大溫哥華; 而且它是年底開會,?T[_(OU/o9??
^1$2ior;3??
會開完后第2年才出論文集, 也就是說, NIPS'05的論文集是06年出. 會議的名字是?!0'.4*^???
"Advances in Neural Information Processing Systems", 所以, 與ICML/ECML這樣?0.^Z *Q??
的"標準的"機器學習會議不同, NIPS里有相當一部分神經科學的內容, 和機器學習有?<pob&B;u/??
一定的距離. 但由于會議的主體內容是機器學習, 或者說與機器學習關系緊密, 所以?Ui,;Y7)??
不少人把NIPS看成是機器學習方面最好的會議之一. 這個會議基本上控制在Michael?-$0 (MHqD??
Jordan的徒子徒孫手中, 所以對Jordan系的人來說, 發NIPS并不是難事, 一些未必很?!Uc%"$ F??
強的工作也能發上去, 但對這個圈子之外的人來說, 想發一篇實在很難, 因為留給"外?~$1uL??
人"的口子很小. 所以對Jordan系以外的人來說, 發NIPS的難度比ICML更大. 換句話說,?QS2>t_2V??
ICML比較開放, 小圈子的影響不象NIPS那么大, 所以北美和歐洲人都認, 而NIPS則有?JL/UA??
些人(特別是一些歐洲人, 包括一些大家)堅決不投稿. 這對會議本身當然并不是好事,?a'J{T??
但因為Jordan系很強大, 所以它似乎也不太care. 最近IMLS(國際機器學習學會)改選?NM[9j*<??
理事, 有資格提名的人包括近三年在ICML/ECML/COLT發過文章的人, NIPS則被排除在?11>Dge??
外了. 無論如何, 這是一個非常好的會.?[yjn En/??
*Tpg1 f' ??
ACL (1-): 計算語言學/自然語言處理方面最好的會議, ACL (Association of?-pbs#.bR??
Computational Linguistics) 主辦, 每年開.?x]?9q=^<??
.K#:N hY??
KR (1-): 知識表示和推理方面最好的會議之一, 實際上也是傳統AI(即基于邏輯的AI)?2W&c??
最好的會議之一. KR Inc.主辦, 現在是偶數年開.?Ydb" o g.??
0'_F2p@Y%??
SIGIR (1-): 信息檢索方面最好的會議, ACM主辦, 每年開. 這個會現在小圈子氣越來?>nU12|MV??
越重. 信息檢索應該不算AI, 不過因為這里面用到機器學習越來越多, 最近幾年甚至?#2 );_??
有點機器學習應用會議的味道了, 所以把它也列進來.?MW}.GhHo??
*r503&<??
SIGKDD (1-): 數據挖掘方面最好的會議, ACM主辦, 每年開. 這個會議歷史比較短,?,pXthj@??
畢竟, 與其他領域相比,數據挖掘還只是個小弟弟甚至小侄兒. 在幾年前還很難把它列?^ohga;2yiN??
在tier-1里面, 一方面是名聲遠不及其他的top conference響亮, 另一方面是相對容易?nC(YPG+v??
被錄用. 但現在它被列在tier-1應該是毫無疑問的事情了.?&B^ Bks*k??
另: 參見sir和lucky的介紹.?;ClsT/hT??
mh'{3_$Ik??
UAI (1-): 名字叫"人工智能中的不確定性", 涉及表示/推理/學習等很多方面, AUAI?Ie.&<IU&A??
(Association of UAI) 主辦, 每年開.?] BRf??
~o+v<Dx /W??
The Second Class:?2[G ,S9[G??
tier-2的會議列得不全, 我熟悉的領域比較全一些.?JvGx./??
sD 3Rd??
AAMAS (2+): agent方面最好的會議. 但是現在agent已經是一個一般性的概念,?wu2P70f??
幾乎所有AI有關的會議上都有這方面的內容, 所以AAMAS下降的趨勢非常明顯.?xBV.)Oi+9??
p1v([mQY??
ECCV (2+): 計算機視覺方面僅次于ICCV的會議, 因為這個領域發展很快, 有可能?:r^tV[Gq??
升級到1-去.?^jBZ1g_(??
]YK<tJU??
ECML (2+): 機器學習方面僅次于ICML的會議, 歐洲人極力捧場, 一些人認為它已?:%^D,MGi??
經是1-了. 我保守一點, 仍然把它放在2+. 因為機器學習發展很快, 這個會議?? nt<X%H??
的reputation上升非常明顯.?1XEI-Ro/(??
g4O: j{~1??
ICDM (2+): 數據挖掘方面僅次于SIGKDD的會議, 目前和SDM相當. 這個會只有5年?6HR+Rg??
歷史, 上升速度之快非常驚人. 幾年前ICDM還比不上PAKDD, 現在已經拉開很大?/p3(vf~'??
距離了.?CI}-&i5??
qReCV&kd??
SDM (2+): 數據挖掘方面僅次于SIGKDD的會議, 目前和ICDM相當. SIAM的底子很厚,?Z>U 2:W??
但在CS里面的影響比ACM和IEEE還是要小, SDM眼看著要被ICDM超過了, 但至少?9 Sap*|??
目前還是相當的.?Ca5/ML1 4??
X<)n0_x??
ICAPS (2): 人工智能規劃方面最好的會議, 是由以前的國際和歐洲規劃會議合并?X!exe1"6-??
來的. 因為這個領域逐漸變冷清, 影響比以前已經小了.?t:*!tQP}(??
.V$lGS^??
ICCBR (2): Case-Based Reasoning方面最好的會議. 因為領域不太大, 而且一直?fy]VPu/??
半冷不熱, 所以總是停留在2上.?+3ZTGon~??
F}#Ej F??
COLLING (2): 計算語言學/自然語言處理方面僅次于ACL的會, 但與ACL的差距比?X%zVf|hU??
ICCV-ECCV和ICML-ECML大得多.?S{iv}nd??
2W1wnCb??
ECAI (2): 歐洲的人工智能綜合型會議, 歷史很久, 但因為有IJCAI/AAAI壓著,?D%N5x#??
很難往上升.?eC 'g=qFK??
%ZGF) |q??
ALT (2-): 有點象COLT的tier-2版, 但因為搞計算學習理論的人沒多少, 做得好?<<Z*'Ey??
的數來數去就那么些group, 基本上到COLT去了, 所以ALT里面有不少并非計算?lT b,Q_[ l??
學習理論的內容.?(/w9#/??
&]/*xjs{??
EMNLP (2-): 計算語言學/自然語言處理方面一個不錯的會. 有些人認為與COLLING?P<&DA 4??
相當, 但我覺得它還是要弱一點.?fh@yp)=??
Bjn^ZkHFz??
ILP (2-): 歸納邏輯程序設計方面最好的會議. 但因為很多其他會議里都有ILP方面?.-[PY&??
的內容, 所以它只能保住2-的位置了.?<>`3q>dpe??
t `M";wg-??
PKDD (2-): 歐洲的數據挖掘會議, 目前在數據挖掘會議里面排第4. 歐洲人很想把?V %,g:bNb??
它抬起來, 所以這些年一直和ECML一起捆綁著開, 希望能借ECML把它帶起來.?h^%U'=A9??
但因為ICDM和SDM, 這已經不太可能了. 所以今年的PKDD和ECML雖然還是一起開,?aMu`&.X??
但已經獨立審稿了(以前是可以同時投兩個會, 作者可以聲明優先被哪個會考慮,?aP5-rF??
如果ECML中不了還可以被PKDD接受).?Y$/_6 g??
"05 Go'^??
The Third Class:?WxQ}N7|h??
列得很不全. 另外, 因為AI的相關會議非常多, 所以能列在tier-3也算不錯了, 基本上能?ZpGt+,??
mP)'-qs/??
進到所有AI會議中的前30%吧?}QlE&{A??
TeM)QV??Y??
ACCV (3+): 亞洲的計算機視覺會議, 在亞太級別的會議里算很好的了.?krn4c8&??
CbIR5Q???
DS (3+): 日本人發起的一個接近數據挖掘的會議.?/D3@8m??
<TA.xIK9O*??
ECIR (3+): 歐洲的信息檢索會議, 前幾年還只是英國的信息檢索會議.?ln/x4w<??
;Zn@}rPV??
ICTAI (3+): IEEE最主要的人工智能會議, 偏應用, 是被IEEE辦爛的一個典型. 以前的?Bh6:ymc??
quality還是不錯的, 但是辦得越久聲譽反倒越差了, 糟糕的是似乎還在繼續下滑, 現在?#s m I??
G|9dHE??
其實3+已經不太呆得住了.?b (T[??
z,evk3J[??
PAKDD (3+): 亞太數據挖掘會議, 目前在數據挖掘會議里排第5.?j?//P5 Da??
*jDq^.^??
ICANN (3+): 歐洲的神經網絡會議, 從quality來說是神經網絡會議中最好的, 但這個領域? d 4r??
L&tnC'@xm??
的人不重視會議,在該領域它的重要性不如IJCNN.?& QuDO2??
,#N*[R"NP??
AJCAI (3): 澳大利亞的綜合型人工智能會議, 在國家/地區級AI會議中算不錯的了.?(;gb3`v>??
YGLw dV'??
CAI (3): 加拿大的綜合型人工智能會議, 在國家/地區級AI會議中算不錯的了.?s jOU.??
Ife yz0E??
CEC (3): 進化計算方面最重要的會議之一, 盛會型. IJCNN/CEC/FUZZ-IEEE這三個會議是?kl 1dx1I??
^# {FtPl??
計算智能或者說軟計算方面最重要的會議, 它們經常一起開, 這時就叫WCCI (World?/X:usTz=??
Congress on Computational Intelligence). 但這個領域和CS其他分支不太一樣, 倒是和?P~XF=%d/??
Ru=u..Iy??
其他學科相似, 只重視journal, 不重視會議, 所以錄用率經常在85%左右, 所錄文章既有?@gkAgp||??
=/{GwVv??
quality非常高的論文, 也有入門新手的習作.?)xvaq,??
(:v-xN0??
FUZZ-IEEE (3): 模糊方面最重要的會議, 盛會型, 參見CEC的介紹.?-0N)5b??
[cj] y>??
GECCO (3): 進化計算方面最重要的會議之一, 與CEC相當，盛會型.?_TB2&$tZ??
myr8Nz??
ICASSP (3): 語音方面最重要的會議之一, 這個領域的人也不很care會議.?b%/r'a ][??
f 9A7 C??
ICIP (3): 圖像處理方面最著名的會議之一, 盛會型.?VK87$3/,??
$=0Iv|??
ICPR (3): 模式識別方面最著名的會議之一, 盛會型.?Hx?[<g??
j:`ZZ T??
IEA/AIE (3): 人工智能應用會議. 一般的會議提名優秀論文的通常只有幾篇文章, 被提名?zWq&Q5Oc??
; m6du[9??
就已經是很高的榮譽了, 這個會很有趣, 每次都搞1、20篇的優秀論文提名, 專門搞幾個?j~_VWp3??
U[ lKCo7??
session做被提名論文報告, 倒是很熱鬧.?"y!c!)L'+d??
1J-b"yxQY??
IJCNN (3): 神經網絡方面最重要的會議, 盛會型, 參見CEC的介紹.?~oa? ~,aY??
E$tu`//TU??
IJNLP (3): 計算語言學/自然語言處理方面比較著名的一個會議.?Yw& a ??
|/xev/J)??
PRICAI (3): 亞太綜合型人工智能會議, 雖然歷史不算短了, 但因為比它好或者相當的綜?nU7e[+!KU??
yLxDS ?e[??
合型會議太多, 所以很難上升.?4,"6Kr zPO??
sX(/Mc<&??
4j/f??
Combined List:?.I%Och$/??
說明: 純屬個人看法, 僅供參考. tier-1的列得較全, tier-2的不太全, tier-3的很不全?`je6;Th(??
.?/e*0vX>??
同分的按字母序排列. 不很嚴謹地說, tier-1是可以令人羨慕的, tier-2是可以令?X8BE??
人尊敬的,由于AI的相關會議非常多, 所以能列進tier-3的也是不錯的?|C@Zi7N s??
A!S@NL(??
tier-1:?[4~Z!O1D??
IJCAI (1+): International Joint Conference on Artificial Intelligence?~=T_c sD<??
AAAI (1): National Conference on Artificial Intelligence?5v;/-0R#t??
COLT (1): Annual Conference on Computational Learning Theory?ZCaHQ-??
CVPR (1): IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern?Ds=N61J"@-??
Recognition?KqUh+z/P8??
ICCV (1): IEEE International Conference on Computer Vision?D2eQrapp??
ICML (1): International Conference on Machine Learning?<iq /HcM)??
NIPS (1): Annual Conference on Neural Information Processing Systems?d?;FwF??
ACL (1-): Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics?/g`,c`<;??
KR (1-): International Conference on Principles of Knowledge Representation?La-kNA)??
and Reasoning?RM? n07??
SIGIR (1-): Annual International ACM SIGIR Conference on Research and?.hta@M-*??
Development in Information Retrieval?Pj'ewU e0r??
SIGKDD (1-): ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and?)s 319q!??
Data Mining?kzr8A *7#??
UAI (1-): International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence?tcPS%j??
kJQ#3f!5O??
q.YS2??
tier-2:?,/CO<xKG??
AAMAS (2+): International Joint Conference on Autonomous Agents and?pE^jx}TA2~??
Multiagent Systems?gfl>zpV{V??
ECCV (2+): European Conference on Computer Vision?3~? L`r??
ECML (2+): European Conference on Machine Learning?u% ( `0g(q??
ICDM (2+): IEEE International Conference on Data Mining?v!Hre??
SDM (2+): SIAM International Conference on Data Mining?WLzJy_j7??
ICAPS (2): International Conference on Automated Planning and Scheduling?"w-sJn>}N??
ICCBR (2): International Conference on Case-Based Reasoning?D$>ENb J12??
COLLING (2): International Conference on Computational Linguistics?q3u>m,<+:C??
ECAI (2): European Conference on Artificial Intelligence?QSL)`2??
ALT (2-): International Conference on Algorithmic Learning Theory?CLNWbv~B)??
EMNLP (2-): Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing?VwcIQ0 "j2??
ILP (2-): International Conference on Inductive Logic Programming?ueELQpzG3a??
PKDD (2-): European Conference on Principles and Practice of Knowledge?a7R_JA??
Discovery in Databases?Jbr_5TE??
dEytE3R~??
tier-3:?met wL,|u??
ACCV (3+): Asian Conference on Computer Vision?6#MGi8ToT??
DS (3+): International Conference on Discovery Science?z7pXUE&Gh??
ECIR (3+): European Conference on IR Research?i> ?!W;c??
ICTAI (3+): IEEE International Conference on Tools with Artificial?a:0vBIb??
Intelligence?bmyd,:9??
PAKDD (3+): Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining?[@oHEM&??
ICANN (3+): International Conference on Artificial Neural Networks?qg@/ 6m'??
AJCAI (3): Australian Joint Conference on Artificial Intelligence?F=>&|5??
CAI (3): Canadian Conference on Artificial Intelligence?!CRY'$??
CEC (3): IEEE Congress on Evolutionary Computation?p/W5K45t??
FUZZ-IEEE (3): IEEE International Conference on Fuzzy Systems?{ v4fcV`??
GECCO (3): Genetic and Evolutionary Computation Conference?3mh* ZSn9??
ICASSP (3): International Conference on Acoustics, Speech, and Signal?2p/Bmo_??
Processing?-hF:Wb~%??
ICIP (3): International Conference on Image Processing?a7_ >n)??
ICPR (3): International Conference on Pattern Recognition?CPeOcJ"??
IEA/AIE (3): International Conference on Industrial and Engineering?6)2B&6 JO??
Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems?~,o!}S%??
IJCNN (3): International Joint Conference on Neural Networks?tPpq*R<f+??
IJNLP (3): International Joint Conference on Natural Language Processing?zN$cvQ56w??
PRICAI (3): Pacific-Rim International Conference on Artificial Intelligence?[w[o9,??
f^aO H??
~;S vf~*.??
關于List的補充說明:?kpR.??
列list只是為了幫助新人熟悉領域, 給出的評分或等級都是個人意見, 僅供參考. 特別要? A"Zd]y??
8( d~#??
說明的是:?/AXSfN)p"i??
f;m?,'O??
1. tier-1 conference上的文章并不一定比tier-3的好, 只能說前者的平均水準更高.?NcXU+??
es?3Pq,_y??
2. 研究工作的好壞不是以它發表在哪兒來決定的, 發表在高檔次的地方只是為了讓工作更?|/`f u]|O??
/# y!1Oi??
容易被同行注意到. tier-3會議上發表1篇被引用10次的文章可能比在tier-1會議上發表1?q-WJE{s"jA??
) ;A c s#w??
0篇被引用0次的文章更有價值. 所以, 數top會議文章數并沒有太大意義, 重要的是同行的?6H8YVOr0N??
~_3~ap[??
評價和認可程度.?qPfM7tr??
$8Vl:d??
3. 很多經典工作并不是發表在高檔次的發表源上, 有不少經典工作甚至是發表在很低檔的?#5uO7??
-4Ikw8S??
發表源上. 原因很多, 就不細說了.?1"EYHy??
?ORV]Yi??
4. 會議畢竟是會議, 由于審稿時間緊, 錯殺好人和漏過壞人的情況比比皆是, 更何況還要?OT}P2a6's??
UF9>Y?.<Y7??
考慮到有不少剛開始做研究的學生在代老板審稿.?cra.e;??
4B& @ o|??
5. 會議的reputation并不是一成不變的，新會議可能一開始沒什么聲譽，但過幾年后就野?`v^c^bj$H??
SRys 'c0??
雞變鳳凰，老會議可能原來聲譽很好，但越來越往下滑.?t^| ldZI??
9(ijmD*f<.??
6. 只有計算機科學才重視會議論文, 其他學科并不把會議當回事. 但在計算機科學中也有?H5@:gk/Gr??
ef]G:5O??
不太重視會議的分支.?i[;]R-()C??
2K#bSf??
7. Politics無所不在. 你老板是誰, 你在哪個研究組, 你在哪個單位, 這些簡單的因素都?YZ,[+i2-"b??
+ sQ7L7+??
可能造成決定性的影響. 換言之, 不同環境的人發表的難度是不一樣的. 了解到這一點后?%>' W(7y[D??
a*T<@Rk??
, 你可能會對high-level發表源上來自low-level單位名不見經傳作者的文章特別注意(例?s:oMN*_*??
Bs4[PM??
如如果<計算機學報>上發表了平頂山鐵道電子信息科技學院的作者的文章,我一定會仔細讀?N-,4P"J,d3??
V!gl<-B??
).?{K !1P@??
]c , CM??
8. 評價體系有巨大的影響. 不管是在哪兒謀生的學者, 都需要在一定程度上去迎合評價體?Wz25E;"/??
W]poC5$??
系, 否則連生路都沒有了, 還談什么做研究. 以國內來說, 由于評價體系只重視journal,?ACk2??
7Y^% ~,$|??
有一些工作做得很出色的學者甚至從來不投會議. 另外, 經費也有巨大的制約作用. 國外?^"eCf[??
m#-{p> o??
很多好的研究組往往是重要會議都有文章. 但國內是不行的, 檔次低一些的會議還可以投?X.=D 8??
_c:(C7X,W??
了只交注冊費不開會, 檔次高的會議不去做報告會有很大的負面影響, 所以只能投很少的?$`X)CB??
F?[re)x??
會議. 這是在國內做CS研究最不利的地方. 我的一個猜想：人民幣升值對國內CS研究會有?zyK4Y5?h??
#6?N+TwD??
不小的促進作用(當然, 人民幣升值對整個中國來說利大于弊還是弊大于利很難說).?
計算機領域頂級會議
2007-07-20 17:33?509人閱讀?評論(0)?收藏?舉報 今天先談談AI里面tier-1的conferences, 其實基本上就是AI里面大家比較公認的top?-Ib>S$??conference. 下面同分的按字母序排列.?1z>{sU t??
9gs^%ucT4??
IJCAI (1+): AI最好的綜合性會議, 1969年開始, 每兩年開一次, 奇數年開. 因為AI?pT./6Gs|??
實在太大, 所以雖然每屆基本上能錄100多篇（現在已經到200多篇了），但分到每個?n p$_;e??
領域就沒幾篇了，象machine learning、computer vision這么大的領域每次大概也?/x:??
就10篇左右, 所以難度很大. 不過從錄用率上來看倒不太低,基本上20%左右, 因為內?fi/}ju??
行人都會掂掂分量, 沒希望的就別浪費reviewer的時間了. 最近中國大陸投往國際會?pntq"m*??
議的文章象潮水一樣, 而且因為國內很少有能自己把關的研究組, 所以很多會議都在?A1F d/E??
complain說中國的低質量文章嚴重妨礙了PC的工作效率. 在這種情況下, 估計這幾年?0?_uopK/A??
國際會議的錄用率都會降下去. 另外, 以前的IJCAI是沒有poster的, 03年開始, 為了?S2A0#^%x%??
減少被誤殺的好人, 增加了2頁紙的poster.值得一提的是, IJCAI是由貌似一個公司?qo=oL}??
的"IJCAI Inc."主辦的(當然實際上并不是公司, 實際上是個基金會), 每次會議上要?m01v%aP^??
發幾個獎, 其中最重要的兩個是IJCAI Research Excellence Award 和 Computer?_cBp !u??
& Thoughts Award, 前者是終身成就獎, 每次一個人, 基本上是AI的最高獎(有趣的?Ku5<iE7`Tr??
是, 以AI為主業拿圖靈獎的6位中, 有2位還沒得到這個獎), 后者是獎給35歲以下的?Q AR8Z/#??
青年科學家, 每次一個人. 這兩個獎的獲獎演說是每次IJCAI的一個重頭戲.另外,?|//pej??
IJCAI 的 PC member 相當于其他會議的area chair, 權力很大, 因為是由PC member?R. u,`MD7S??
去找 reviewer 來審, 而不象一般會議的PC member其實就是 reviewer. 為了制約?o/[#Z(W??
這種權力, IJCAI的審稿程序是每篇文章分配2位PC member, primary PC member去找?`(|Uq;1y??
3位reviewer, second PC member 找一位.?fI Cp2l??
7Xe/XfO??
AAAI (1): 美國人工智能學會AAAI的年會. 是一個很好的會議, 但其檔次不穩定, 可?(f6Gtly9??
以給到1+, 也可以給到1-或者2+, 總的來說我給它"1". 這是因為它的開法完全受?TW24~ /??
IJCAI制約: 每年開, 但如果這一年的IJCAI在北美舉行, 那么就停開. 所以, 偶數年?33bR[kADDD??
里因為沒有IJCAI, 它就是最好的AI綜合性會議, 但因為號召力畢竟比IJCAI要小一些,?f"eoy926??
特別是歐洲人捧AAAI場的比IJCAI少得多(其實亞洲人也是), 所以比IJCAI還是要稍弱?%q ;q^f*??
一點, 基本上在1和1+之間; 在奇數年, 如果IJCAI不在北美, AAAI自然就變成了比?m${PW2??
IJCAI低一級的會議(1-或2+), 例如2005年既有IJCAI又有AAAI, 兩個會議就進行了協?pK|( s??
調, 使得IJCAI的錄用通知時間比AAAI的deadline早那么幾天, 這樣IJCAI落選的文章?A:h6'I??
可以投往AAAI.在審稿時IJCAI 的 PC chair也在一直催, 說大家一定要快, 因為AAAI?">2? S/-??
那邊一直在擔心IJCAI的錄用通知出晚了AAAI就麻煩了.?5P(`"3fO??
`7*jx/[??
COLT (1): 這是計算學習理論最好的會議, ACM主辦, 每年舉行. 計算學習理論基本上?rV=$R K??
可以看成理論計算機科學和機器學習的交叉, 所以這個會被一些人看成是理論計算?_/-gp$??
機科學的會而不是AI的會. 我一個朋友用一句話對它進行了精彩的刻畫: "一小群數?/ QjMwH??
學家在開會". 因為COLT的領域比較小, 所以每年會議基本上都是那些人. 這里順便?OPyN.S0k??
提一件有趣的事, 因為最近國內搞的會議太多太濫, 而且很多會議都是LNCS/LNAI出?LiOLe4DR??
論文集, LNCS/LNAI基本上已經被搞臭了, 但很不幸的是, LNCS/LNAI中有一些很好的?6,d5}??
會議, 例如COLT.?|38J}eN??
vv^nEA4eB??
CVPR (1): 計算機視覺和模式識別方面最好的會議之一, IEEE主辦, 每年舉行. 雖然題?8%n]A7>{$??
目上有計算機視覺, 但個人認為它的模式識別味道更重一些. 事實上它應該是模式識?]/wN 1'!J??
別最好的會議, 而在計算機視覺方面, 還有ICCV與之相當. IEEE一直有個傾向, 要把?6VaC m4??
會辦成"盛會", 歷史上已經有些會被它從quality很好的會辦成"盛會"了. CVPR搞不好?HP3,kJ8)Z??
也要走這條路. 這幾年錄的文章已經不少了. 最近負責CVPR會議的TC的chair發信?-N i!)osV+??
說, 對這個community來說, 讓好人被誤殺比被壞人漏網更糟糕, 所以我們是不是要減?c%s^d 8 -??
少好人被誤殺的機會啊? 所以我估計明年或者后年的CVPR就要擴招了.?Y0O{'j>A%??
t!2HO_V}??
ICCV (1): 介紹CVPR的時候說過了, 計算機視覺方面最好的會之一. IEEE主辦, 每年舉行?+)DLF)0t8C??
.?TQ!@0O??
S?E#/hk`??
ICML (1): 機器學習方面最好的會議之一. 現在是IMLS主辦, 每年舉行. 參見關于NIPS的?&2nTO;]??
^]o0kd{??
介紹.?/k@I]FYIr??
G?'_[gCG??
NIPS (1): 神經計算方面最好的會議之一, NIPS主辦, 每年舉行. 值得注意的是, 這個會??"){qEpt/4??
]7ew# d??
每年的舉辦地都是一樣的, 以前是美國丹佛, 現在是加拿大溫哥華; 而且它是年底開會,?T[_(OU/o9??
^1$2ior;3??
會開完后第2年才出論文集, 也就是說, NIPS'05的論文集是06年出. 會議的名字是?!0'.4*^???
"Advances in Neural Information Processing Systems", 所以, 與ICML/ECML這樣?0.^Z *Q??
的"標準的"機器學習會議不同, NIPS里有相當一部分神經科學的內容, 和機器學習有?<pob&B;u/??
一定的距離. 但由于會議的主體內容是機器學習, 或者說與機器學習關系緊密, 所以?Ui,;Y7)??
不少人把NIPS看成是機器學習方面最好的會議之一. 這個會議基本上控制在Michael?-$0 (MHqD??
Jordan的徒子徒孫手中, 所以對Jordan系的人來說, 發NIPS并不是難事, 一些未必很?!Uc%"$ F??
強的工作也能發上去, 但對這個圈子之外的人來說, 想發一篇實在很難, 因為留給"外?~$1uL??
人"的口子很小. 所以對Jordan系以外的人來說, 發NIPS的難度比ICML更大. 換句話說,?QS2>t_2V??
ICML比較開放, 小圈子的影響不象NIPS那么大, 所以北美和歐洲人都認, 而NIPS則有?JL/UA??
些人(特別是一些歐洲人, 包括一些大家)堅決不投稿. 這對會議本身當然并不是好事,?a'J{T??
但因為Jordan系很強大, 所以它似乎也不太care. 最近IMLS(國際機器學習學會)改選?NM[9j*<??
理事, 有資格提名的人包括近三年在ICML/ECML/COLT發過文章的人, NIPS則被排除在?11>Dge??
外了. 無論如何, 這是一個非常好的會.?[yjn En/??
*Tpg1 f' ??
ACL (1-): 計算語言學/自然語言處理方面最好的會議, ACL (Association of?-pbs#.bR??
Computational Linguistics) 主辦, 每年開.?x]?9q=^<??
.K#:N hY??
KR (1-): 知識表示和推理方面最好的會議之一, 實際上也是傳統AI(即基于邏輯的AI)?2W&c??
最好的會議之一. KR Inc.主辦, 現在是偶數年開.?Ydb" o g.??
0'_F2p@Y%??
SIGIR (1-): 信息檢索方面最好的會議, ACM主辦, 每年開. 這個會現在小圈子氣越來?>nU12|MV??
越重. 信息檢索應該不算AI, 不過因為這里面用到機器學習越來越多, 最近幾年甚至?#2 );_??
有點機器學習應用會議的味道了, 所以把它也列進來.?MW}.GhHo??
*r503&<??
SIGKDD (1-): 數據挖掘方面最好的會議, ACM主辦, 每年開. 這個會議歷史比較短,?,pXthj@??
畢竟, 與其他領域相比,數據挖掘還只是個小弟弟甚至小侄兒. 在幾年前還很難把它列?^ohga;2yiN??
在tier-1里面, 一方面是名聲遠不及其他的top conference響亮, 另一方面是相對容易?nC(YPG+v??
被錄用. 但現在它被列在tier-1應該是毫無疑問的事情了.?&B^ Bks*k??
另: 參見sir和lucky的介紹.?;ClsT/hT??
mh'{3_$Ik??
UAI (1-): 名字叫"人工智能中的不確定性", 涉及表示/推理/學習等很多方面, AUAI?Ie.&<IU&A??
(Association of UAI) 主辦, 每年開.?] BRf??
~o+v<Dx /W??
The Second Class:?2[G ,S9[G??
tier-2的會議列得不全, 我熟悉的領域比較全一些.?JvGx./??
sD 3Rd??
AAMAS (2+): agent方面最好的會議. 但是現在agent已經是一個一般性的概念,?wu2P70f??
幾乎所有AI有關的會議上都有這方面的內容, 所以AAMAS下降的趨勢非常明顯.?xBV.)Oi+9??
p1v([mQY??
ECCV (2+): 計算機視覺方面僅次于ICCV的會議, 因為這個領域發展很快, 有可能?:r^tV[Gq??
升級到1-去.?^jBZ1g_(??
]YK<tJU??
ECML (2+): 機器學習方面僅次于ICML的會議, 歐洲人極力捧場, 一些人認為它已?:%^D,MGi??
經是1-了. 我保守一點, 仍然把它放在2+. 因為機器學習發展很快, 這個會議?? nt<X%H??
的reputation上升非常明顯.?1XEI-Ro/(??
g4O: j{~1??
ICDM (2+): 數據挖掘方面僅次于SIGKDD的會議, 目前和SDM相當. 這個會只有5年?6HR+Rg??
歷史, 上升速度之快非常驚人. 幾年前ICDM還比不上PAKDD, 現在已經拉開很大?/p3(vf~'??
距離了.?CI}-&i5??
qReCV&kd??
SDM (2+): 數據挖掘方面僅次于SIGKDD的會議, 目前和ICDM相當. SIAM的底子很厚,?Z>U 2:W??
但在CS里面的影響比ACM和IEEE還是要小, SDM眼看著要被ICDM超過了, 但至少?9 Sap*|??
目前還是相當的.?Ca5/ML1 4??
X<)n0_x??
ICAPS (2): 人工智能規劃方面最好的會議, 是由以前的國際和歐洲規劃會議合并?X!exe1"6-??
來的. 因為這個領域逐漸變冷清, 影響比以前已經小了.?t:*!tQP}(??
.V$lGS^??
ICCBR (2): Case-Based Reasoning方面最好的會議. 因為領域不太大, 而且一直?fy]VPu/??
半冷不熱, 所以總是停留在2上.?+3ZTGon~??
F}#Ej F??
COLLING (2): 計算語言學/自然語言處理方面僅次于ACL的會, 但與ACL的差距比?X%zVf|hU??
ICCV-ECCV和ICML-ECML大得多.?S{iv}nd??
2W1wnCb??
ECAI (2): 歐洲的人工智能綜合型會議, 歷史很久, 但因為有IJCAI/AAAI壓著,?D%N5x#??
很難往上升.?eC 'g=qFK??
%ZGF) |q??
ALT (2-): 有點象COLT的tier-2版, 但因為搞計算學習理論的人沒多少, 做得好?<<Z*'Ey??
的數來數去就那么些group, 基本上到COLT去了, 所以ALT里面有不少并非計算?lT b,Q_[ l??
學習理論的內容.?(/w9#/??
&]/*xjs{??
EMNLP (2-): 計算語言學/自然語言處理方面一個不錯的會. 有些人認為與COLLING?P<&DA 4??
相當, 但我覺得它還是要弱一點.?fh@yp)=??
Bjn^ZkHFz??
ILP (2-): 歸納邏輯程序設計方面最好的會議. 但因為很多其他會議里都有ILP方面?.-[PY&??
的內容, 所以它只能保住2-的位置了.?<>`3q>dpe??
t `M";wg-??
PKDD (2-): 歐洲的數據挖掘會議, 目前在數據挖掘會議里面排第4. 歐洲人很想把?V %,g:bNb??
它抬起來, 所以這些年一直和ECML一起捆綁著開, 希望能借ECML把它帶起來.?h^%U'=A9??
但因為ICDM和SDM, 這已經不太可能了. 所以今年的PKDD和ECML雖然還是一起開,?aMu`&.X??
但已經獨立審稿了(以前是可以同時投兩個會, 作者可以聲明優先被哪個會考慮,?aP5-rF??
如果ECML中不了還可以被PKDD接受).?Y$/_6 g??
"05 Go'^??
The Third Class:?WxQ}N7|h??
列得很不全. 另外, 因為AI的相關會議非常多, 所以能列在tier-3也算不錯了, 基本上能?ZpGt+,??
mP)'-qs/??
進到所有AI會議中的前30%吧?}QlE&{A??
TeM)QV??Y??
ACCV (3+): 亞洲的計算機視覺會議, 在亞太級別的會議里算很好的了.?krn4c8&??
CbIR5Q???
DS (3+): 日本人發起的一個接近數據挖掘的會議.?/D3@8m??
<TA.xIK9O*??
ECIR (3+): 歐洲的信息檢索會議, 前幾年還只是英國的信息檢索會議.?ln/x4w<??
;Zn@}rPV??
ICTAI (3+): IEEE最主要的人工智能會議, 偏應用, 是被IEEE辦爛的一個典型. 以前的?Bh6:ymc??
quality還是不錯的, 但是辦得越久聲譽反倒越差了, 糟糕的是似乎還在繼續下滑, 現在?#s m I??
G|9dHE??
其實3+已經不太呆得住了.?b (T[??
z,evk3J[??
PAKDD (3+): 亞太數據挖掘會議, 目前在數據挖掘會議里排第5.?j?//P5 Da??
*jDq^.^??
ICANN (3+): 歐洲的神經網絡會議, 從quality來說是神經網絡會議中最好的, 但這個領域? d 4r??
L&tnC'@xm??
的人不重視會議,在該領域它的重要性不如IJCNN.?& QuDO2??
,#N*[R"NP??
AJCAI (3): 澳大利亞的綜合型人工智能會議, 在國家/地區級AI會議中算不錯的了.?(;gb3`v>??
YGLw dV'??
CAI (3): 加拿大的綜合型人工智能會議, 在國家/地區級AI會議中算不錯的了.?s jOU.??
Ife yz0E??
CEC (3): 進化計算方面最重要的會議之一, 盛會型. IJCNN/CEC/FUZZ-IEEE這三個會議是?kl 1dx1I??
^# {FtPl??
計算智能或者說軟計算方面最重要的會議, 它們經常一起開, 這時就叫WCCI (World?/X:usTz=??
Congress on Computational Intelligence). 但這個領域和CS其他分支不太一樣, 倒是和?P~XF=%d/??
Ru=u..Iy??
其他學科相似, 只重視journal, 不重視會議, 所以錄用率經常在85%左右, 所錄文章既有?@gkAgp||??
=/{GwVv??
quality非常高的論文, 也有入門新手的習作.?)xvaq,??
(:v-xN0??
FUZZ-IEEE (3): 模糊方面最重要的會議, 盛會型, 參見CEC的介紹.?-0N)5b??
[cj] y>??
GECCO (3): 進化計算方面最重要的會議之一, 與CEC相當，盛會型.?_TB2&$tZ??
myr8Nz??
ICASSP (3): 語音方面最重要的會議之一, 這個領域的人也不很care會議.?b%/r'a ][??
f 9A7 C??
ICIP (3): 圖像處理方面最著名的會議之一, 盛會型.?VK87$3/,??
$=0Iv|??
ICPR (3): 模式識別方面最著名的會議之一, 盛會型.?Hx?[<g??
j:`ZZ T??
IEA/AIE (3): 人工智能應用會議. 一般的會議提名優秀論文的通常只有幾篇文章, 被提名?zWq&Q5Oc??
; m6du[9??
就已經是很高的榮譽了, 這個會很有趣, 每次都搞1、20篇的優秀論文提名, 專門搞幾個?j~_VWp3??
U[ lKCo7??
session做被提名論文報告, 倒是很熱鬧.?"y!c!)L'+d??
1J-b"yxQY??
IJCNN (3): 神經網絡方面最重要的會議, 盛會型, 參見CEC的介紹.?~oa? ~,aY??
E$tu`//TU??
IJNLP (3): 計算語言學/自然語言處理方面比較著名的一個會議.?Yw& a ??
|/xev/J)??
PRICAI (3): 亞太綜合型人工智能會議, 雖然歷史不算短了, 但因為比它好或者相當的綜?nU7e[+!KU??
yLxDS ?e[??
合型會議太多, 所以很難上升.?4,"6Kr zPO??
sX(/Mc<&??
4j/f??
Combined List:?.I%Och$/??
說明: 純屬個人看法, 僅供參考. tier-1的列得較全, tier-2的不太全, tier-3的很不全?`je6;Th(??
.?/e*0vX>??
同分的按字母序排列. 不很嚴謹地說, tier-1是可以令人羨慕的, tier-2是可以令?X8BE??
人尊敬的,由于AI的相關會議非常多, 所以能列進tier-3的也是不錯的?|C@Zi7N s??
A!S@NL(??
tier-1:?[4~Z!O1D??
IJCAI (1+): International Joint Conference on Artificial Intelligence?~=T_c sD<??
AAAI (1): National Conference on Artificial Intelligence?5v;/-0R#t??
COLT (1): Annual Conference on Computational Learning Theory?ZCaHQ-??
CVPR (1): IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern?Ds=N61J"@-??
Recognition?KqUh+z/P8??
ICCV (1): IEEE International Conference on Computer Vision?D2eQrapp??
ICML (1): International Conference on Machine Learning?<iq /HcM)??
NIPS (1): Annual Conference on Neural Information Processing Systems?d?;FwF??
ACL (1-): Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics?/g`,c`<;??
KR (1-): International Conference on Principles of Knowledge Representation?La-kNA)??
and Reasoning?RM? n07??
SIGIR (1-): Annual International ACM SIGIR Conference on Research and?.hta@M-*??
Development in Information Retrieval?Pj'ewU e0r??
SIGKDD (1-): ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and?)s 319q!??
Data Mining?kzr8A *7#??
UAI (1-): International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence?tcPS%j??
kJQ#3f!5O??
q.YS2??
tier-2:?,/CO<xKG??
AAMAS (2+): International Joint Conference on Autonomous Agents and?pE^jx}TA2~??
Multiagent Systems?gfl>zpV{V??
ECCV (2+): European Conference on Computer Vision?3~? L`r??
ECML (2+): European Conference on Machine Learning?u% ( `0g(q??
ICDM (2+): IEEE International Conference on Data Mining?v!Hre??
SDM (2+): SIAM International Conference on Data Mining?WLzJy_j7??
ICAPS (2): International Conference on Automated Planning and Scheduling?"w-sJn>}N??
ICCBR (2): International Conference on Case-Based Reasoning?D$>ENb J12??
COLLING (2): International Conference on Computational Linguistics?q3u>m,<+:C??
ECAI (2): European Conference on Artificial Intelligence?QSL)`2??
ALT (2-): International Conference on Algorithmic Learning Theory?CLNWbv~B)??
EMNLP (2-): Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing?VwcIQ0 "j2??
ILP (2-): International Conference on Inductive Logic Programming?ueELQpzG3a??
PKDD (2-): European Conference on Principles and Practice of Knowledge?a7R_JA??
Discovery in Databases?Jbr_5TE??
dEytE3R~??
tier-3:?met wL,|u??
ACCV (3+): Asian Conference on Computer Vision?6#MGi8ToT??
DS (3+): International Conference on Discovery Science?z7pXUE&Gh??
ECIR (3+): European Conference on IR Research?i> ?!W;c??
ICTAI (3+): IEEE International Conference on Tools with Artificial?a:0vBIb??
Intelligence?bmyd,:9??
PAKDD (3+): Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining?[@oHEM&??
ICANN (3+): International Conference on Artificial Neural Networks?qg@/ 6m'??
AJCAI (3): Australian Joint Conference on Artificial Intelligence?F=>&|5??
CAI (3): Canadian Conference on Artificial Intelligence?!CRY'$??
CEC (3): IEEE Congress on Evolutionary Computation?p/W5K45t??
FUZZ-IEEE (3): IEEE International Conference on Fuzzy Systems?{ v4fcV`??
GECCO (3): Genetic and Evolutionary Computation Conference?3mh* ZSn9??
ICASSP (3): International Conference on Acoustics, Speech, and Signal?2p/Bmo_??
Processing?-hF:Wb~%??
ICIP (3): International Conference on Image Processing?a7_ >n)??
ICPR (3): International Conference on Pattern Recognition?CPeOcJ"??
IEA/AIE (3): International Conference on Industrial and Engineering?6)2B&6 JO??
Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems?~,o!}S%??
IJCNN (3): International Joint Conference on Neural Networks?tPpq*R<f+??
IJNLP (3): International Joint Conference on Natural Language Processing?zN$cvQ56w??
PRICAI (3): Pacific-Rim International Conference on Artificial Intelligence?[w[o9,??
f^aO H??
~;S vf~*.??
關于List的補充說明:?kpR.??
列list只是為了幫助新人熟悉領域, 給出的評分或等級都是個人意見, 僅供參考. 特別要? A"Zd]y??
8( d~#??
說明的是:?/AXSfN)p"i??
f;m?,'O??
1. tier-1 conference上的文章并不一定比tier-3的好, 只能說前者的平均水準更高.?NcXU+??
es?3Pq,_y??
2. 研究工作的好壞不是以它發表在哪兒來決定的, 發表在高檔次的地方只是為了讓工作更?|/`f u]|O??
/# y!1Oi??
容易被同行注意到. tier-3會議上發表1篇被引用10次的文章可能比在tier-1會議上發表1?q-WJE{s"jA??
) ;A c s#w??
0篇被引用0次的文章更有價值. 所以, 數top會議文章數并沒有太大意義, 重要的是同行的?6H8YVOr0N??
~_3~ap[??
評價和認可程度.?qPfM7tr??
$8Vl:d??
3. 很多經典工作并不是發表在高檔次的發表源上, 有不少經典工作甚至是發表在很低檔的?#5uO7??
-4Ikw8S??
發表源上. 原因很多, 就不細說了.?1"EYHy??
?ORV]Yi??
4. 會議畢竟是會議, 由于審稿時間緊, 錯殺好人和漏過壞人的情況比比皆是, 更何況還要?OT}P2a6's??
UF9>Y?.<Y7??
考慮到有不少剛開始做研究的學生在代老板審稿.?cra.e;??
4B& @ o|??
5. 會議的reputation并不是一成不變的，新會議可能一開始沒什么聲譽，但過幾年后就野?`v^c^bj$H??
SRys 'c0??
雞變鳳凰，老會議可能原來聲譽很好，但越來越往下滑.?t^| ldZI??
9(ijmD*f<.??
6. 只有計算機科學才重視會議論文, 其他學科并不把會議當回事. 但在計算機科學中也有?H5@:gk/Gr??
ef]G:5O??
不太重視會議的分支.?i[;]R-()C??
2K#bSf??
7. Politics無所不在. 你老板是誰, 你在哪個研究組, 你在哪個單位, 這些簡單的因素都?YZ,[+i2-"b??
+ sQ7L7+??
可能造成決定性的影響. 換言之, 不同環境的人發表的難度是不一樣的. 了解到這一點后?%>' W(7y[D??
a*T<@Rk??
, 你可能會對high-level發表源上來自low-level單位名不見經傳作者的文章特別注意(例?s:oMN*_*??
Bs4[PM??
如如果<計算機學報>上發表了平頂山鐵道電子信息科技學院的作者的文章,我一定會仔細讀?N-,4P"J,d3??
V!gl<-B??
).?{K !1P@??
]c , CM??
8. 評價體系有巨大的影響. 不管是在哪兒謀生的學者, 都需要在一定程度上去迎合評價體?Wz25E;"/??
W]poC5$??
系, 否則連生路都沒有了, 還談什么做研究. 以國內來說, 由于評價體系只重視journal,?ACk2??
7Y^% ~,$|??
有一些工作做得很出色的學者甚至從來不投會議. 另外, 經費也有巨大的制約作用. 國外?^"eCf[??
m#-{p> o??
很多好的研究組往往是重要會議都有文章. 但國內是不行的, 檔次低一些的會議還可以投?X.=D 8??
_c:(C7X,W??
了只交注冊費不開會, 檔次高的會議不去做報告會有很大的負面影響, 所以只能投很少的?$`X)CB??
F?[re)x??
會議. 這是在國內做CS研究最不利的地方. 我的一個猜想：人民幣升值對國內CS研究會有?zyK4Y5?h??
#6?N+TwD??
不小的促進作用(當然, 人民幣升值對整個中國來說利大于弊還是弊大于利很難說).?
轉載于:https://www.cnblogs.com/hujj/archive/2012/03/12/2392136.html
總結
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