[转载]我知道的几个数据库/数据挖掘会议(不同的意见/# CS - 计算机科学
g*i
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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
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