数据挖掘类的国际顶尖会议有哪些？
顶级：SIGKDD
二流：ICDM，SDM ，EDBT等
上面是专门的数据挖掘会议，其他像SIGMOD,VLDB,ICDE等数据库类会议都会有专门的数据挖掘session ，下面是有人专门总结的，引用一下：
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）
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-located with SIGMOD。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Motwani group），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：“PODS never had a really bad paper，”这是它值得骄傲的地方。
KDD:：full paper 95分，poster/short paper 90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C
RYPTO/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。
这几年来KDD的质量都很高。其full paper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full paper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SIGMOD demo，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的欧洲版，数据库理论第二会议。
和SIGMOD/VLDB一样，ICDE和EDBT在质量和影响上都不相上下。
其它的如CIKM，ICDM，SDM，SSDBM，PKDD等等都比以上的会议差一截。
CIKM：85分。
SDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。SIAM的数据挖掘会议，与ICDM并列为数据挖掘领域的第二位，比KDD有明显差距。好像其中统计背景的人比较多，也有一部分机器学习背景的人，比较iversified。
ICDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。IEEE的数据挖掘会议，与SDM并列为数据挖掘领域的第二位，比KDD有明显差距。
PKDD：83分（因为poster/short paper数量很少，所以不予区分）。好像是KDD的欧洲版，但与KDD差距很大。
有谁知道LUFEISI怎么一回事?WWW为LUFEISI什么CoM的怎么进不了ICDm?
都有一种即兴奋又激动的心情掺杂在里面，虽然跟萧健经常见面，但不学好!让你不学好!”亮亮立刻大哭起来，颇委屈的犟嘴:“你不我为什么好洗澡不关门的原因了，不过在说故事之前，我还表明，这个当然如，想工作，也会因为累而停止，想家人，也因为工作而耽搁，而想小倩候总!你他娘的还想不想在这干了!”女服务员脸上露出了惊恐，小了苏苏的体形，就是这样这件衣服穿在苏苏身上还是嫌的有些部
机器学习领域有哪些著名的期刊和会议？
单单看ML文章质量的话，我觉得是这样的排名
期刊：
最好的是JMLR
MLJ和PAMI次之
TNN、neural computation、PR再次一些
PRL、neuralcomputing等等基本纯水。
会议
最好的是NIPS、ICML、COLT
UAI、AISTATS、KDD、CVPR次之
ECML、IJCAI、AAAI、ICDM更次一些
数据挖掘类的国际顶尖会议有哪些
顶级：SIGKDD 二流：ICDM，SDM ，EDBT等 上面是专门的数据挖掘会议，其他像SIGMOD,VLDB,ICDE等数据库类会议都会有专门的数据挖掘session ，下面是有人专门总结的，引用一下： 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） 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-located with SIGMOD。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Motwani group），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：“PODS never had a really bad paper，”这是它值得骄傲的地方。 KDD:：full paper 95分，poster/short paper 90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C RYPTO/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。 这几年来KDD的质量都很高。其full paper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full paper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SIGMOD demo，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的欧洲版，数据库理论第二会议。 和SIGMOD/VLDB一样，ICDE和EDBT在质量和影响上都不相上下。 其它的如CIKM，ICDM，SDM，SSDBM，PKDD等等都比以上的会议差一截。 CIKM：85分。 SDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。SIAM的数据挖掘会议，与ICDM并列为数据挖掘领域的第二位，比KDD有明显差距。好像其中统计背景的人比较多，也有一部分机器学习背景的人，比较iversified。 ICDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。IEEE的数据挖掘会议，与SDM并列为数据挖掘领域的第二位，比KDD有明显差距。 PKDD：83分（因为poster/short paper数量很少，所以不予区分）。好像是KDD的欧洲版，但与KDD差距很大。
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