S******o
发帖数: 111 | 1 ☆─────────────────────────────────────☆
arson (笨也要活着) 于 (Tue Jul 17 03:10:04 2007) 提到:
好像内容交叉成分很大阿，不知道有啥区别，难度如何？
比如各个会议里都会有data mining 的部分，不知道除了内容侧重点不同外，是否还有
难度的区别？
ps. 偶data mining 菜鸟。。。
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sigmod (SIGMOD) 于 (Tue Jul 17 03:36:53 2007) 提到:
难度
sigmod>=vldb>kdd>www>sigir
sigmod,vldb侧重database，基本没有machine learning的paper
kdd既有database的paper，也有machine learning的，基本平分
www，sigir其实就是machine learning的应用会议，www里面有少量database的paper
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S*******t
发帖数: 97 | 3 SIGIR偏重应用，KDD偏重knowledge discovery,差别
大了，怎么比？
对于KDD,如果你不在那个小圈子里，基本上中的可能性
为0，去年的short paper就是一个很好的闹剧。
会议也就那回事儿，就那些大牛们起起哄，搞得大家
都认为他们牛逼哄哄的。实际上，每年能中的paper
在review的时候都已经分配好了。人家就是自己玩儿，
圈外的就别凑热闹了。
要想发好文章，就一个要求，跟对人就行了。 |
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p*****s
发帖数: 1780 | 4 kdd,edmunds，turecar都找了，都只有2015 encore，没有2016的。好奇怪。
dealer那里有2016的车的 |
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s********r
发帖数: 277 | 5 【 以下文字转载自 CS 讨论区 】
发信人: solaristor (你只是和看起来一样忧伤。), 信区: CS
标 题: 去今年KDD的有没有想进工业界的，联系一下
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Aug 10 03:04:44 2014, 美东)
今年公司派我去开会，希望能招到和NLP或者search有关的machine learning方向有关
的。公司是A9.com, amazon 的search部门。 希望能招一些同胞进去。 |
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m*****f
发帖数: 1243 | 7 我也是, 说我too weak for a KDD publication, 日阿.... |
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o****u
发帖数: 714 | 8 原来是三个审稿人，大家有没有感觉现在会议越来越难投了？
nips, icml, kdd, 我的神啊，什么时候让我中一篇。 |
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g***o
发帖数: 230 | 9 问一下，KDD难度和NIPS, ICML相比如何 |
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S*******t
发帖数: 97 | 10 不懂嘛就别乱说，google一下再说比献丑要好很多。
KDD 94、95年才开始的，到目前为止18届。
SIGIR今年31届。
所以你第二句话就没有参考的必要了。 |
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S*******t
发帖数: 97 | 11 那我问你个问题，为什么SIGIR是double blind review,
KDD不是？ |
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m*****f
发帖数: 1243 | 12 KDD review is a joke.
Now accept or not depends on names/luck |
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x*j
发帖数: 271 | 13 ICDE or ICDM, I do not think that ICDE is a DM conference. It is mostly
about DB. I have to say that ICDE is not as good as SIGMOD/VLDB. KDD is the
best DM conference. |
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N******e
发帖数: 81 | 15 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
【 原文由 Nouvelle 所发表 】
Looking for a male student who is attending the KDD annual conference
(Knowledge, Discovery, and Data Mining), to make hotel reservations together.
Please send me a mail. Thanks. |
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d*******o
发帖数: 493 | 16 在做一个dimension reduction的project。急需KDD cup 2009 提供下载的orange公司
CRM datasets，training:50kcustomers X 15k variables; testing: 50kcustomers X
15k variables。原来的链接失效了.不知道板上牛人是否有备份，发10个包子求助，
谢谢。 |
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P******d
发帖数: 137 | 17 【 以下文字转载自 Statistics 讨论区 】
发信人: PlayCold (玩酷), 信区: Statistics
标 题: 有人参加下个星期纽约的KDD吗
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Aug 19 18:43:49 2014, 美东)
开会之余一起Social一下，多认识一些朋友? |
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r********3
发帖数: 2998 | 19 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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g***i
发帖数: 50 | 20 http://www1.bbsland.com/education/messages/231140.html
会议有多好要看你从哪个角度看。作机器学习出身的，很自然认为kdd不如ijcai和
icml，我觉得这代表了典型的机器学习研究者的观点。就象数据库出身的人都会认为kdd比不上sigmod和vldb，有的甚至觉得它比不上icde。然而数据挖掘是个高速发展中的领域，专做挖掘的人越来越多，以后肯定会有不少人认为kdd比sigmod和ijcai都强。
大家意见不同只是看问题角度不同，其实并没有本质区别，而大家对基本事实的看法都是一致的。比如无论哪种出身的人都会认为kdd>icdm，只是在不同领域比较时会有侧重点不同而已。
总而言之，对待conference ranking，大家最好不要认为存在一个客观的唯一的正确答案。举一个极端的例子：我在某数据挖掘会议上遇到过某个统计出身的人，他认为cs搞的研究都是high school math，只有统计系弄的才叫science，惹得我几乎忍不住要说“high school
math阁下也未必能弄得通”。但回来转念一想，从对方的角度来说这样的评价也不 |
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r**t
发帖数: 937 | 21
认为kdd不如ijcai和
就象数据库出身的人都会认为kdd比不上sigmod和vldb，
有的甚至觉得它比不上icde。然而数据挖掘是个高速发展中的领域，
专做挖掘的人越来越多，以后肯定会有不少人认为kdd比sigmod和ijcai都强。
事实的看法都是一致的。比如无论哪种出身的人都会认为kdd>icdm，只是在
不同领域比较时会有侧重点不同而已。
唯一的正确答案。举一个极端的例子：我在某数据挖掘会议上遇到过某个统
计出身的人，他认为cs搞的研究都是high school math，只有统计系弄的才
叫science，惹得我几乎忍不住要说“high school
评价也不无道理。我们还是应该尊重别人的观点，多了解不同领域的研究者
的看法，这才是讨论ranking的目的。
致界乎于machine learner和data miner的观点之间吧，原因无非是我的出
身跟两边都不同。 |
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t******u
发帖数: 47 | 22 kdd是top1
倒也不能说ICDM一般:)
一则kdd和ICDM的papers不是完全的重合领域 有交集有差别
二来icdm比kdd年轻很多 发展势头很好
回到楼主的问题 wu 可以说是领域内很牛的人啦
这个牛包括学术和圈子
但是选择一个学校最好出了自己的导师还有至少两三个相关度很高的老师
这样气氛和整体的机会会多一些 这个需要自己去check一下
anyhow 如果和上下20名以内的学校比 还是可以考虑跟 wu的
"20"是虚指
最好是KDD, ICDM一般般 |
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b******3
发帖数: 4385 | 23 转自环球网
于2014年3月10日启动报名的首届阿里巴巴大数据竞赛开赛一个月以来，报名队伍数突
破6400支，已经成为目前全球最大的算法类竞赛之一。截止4月10日，阿里巴巴大数据
竞赛总参赛人数近1.5万人。其中港澳台参赛队伍超过120支，海外队伍超过80支。
此前，从1997年开始已举办了15届的KDD CUP一直以来是世界范围内最大规模的数
据竞赛，该竞赛依附于美国计算机协会数据挖掘及知识发现专委会主办的ACM SIGKDD国
际会议(简称KDD)。作为数据挖掘研究领域的顶级年会，2012年的KDD CUP数据竞赛曾经
吸引了国内队伍参加，但全球范围内参加的队伍数不超过1000支。
据悉，阿里巴巴大数据竞赛是由阿里巴巴集团主办，在阿里巴巴大数据科研平台—
—“天池”上开展的，基于天猫真实推荐业务场景与海量真实用户的访问数据的推荐算
法大赛。整个竞赛过程持续九个月，将于十一月中旬结束。参赛选手不仅可以通过大赛
接触到真实的天猫用户行为数据，还有机会被邀请到天猫，与天猫推荐算法团队的工程
师们一起设计双11的个性化推荐产品。
阿里巴巴天池项目负责人王一婷对面向学术界免费开放天池平台的目... 阅读全帖 |
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r********3
发帖数: 2998 | 24 KDD这些年质量也下降得很快。
其实DM这个领域，就是一个application的领域，就应该海纳百川，兼听则明。不应该
搞小圈子，故作清高。很多其他领域的researcher，比如做system,software
engineering，healthcare, insurance的人也在用DM做出很多不错的工作，在现实里面
有很大的应用价值。但是很难打入KDD。我知道有好多人他们的工作最后都发表在了
ICDM上或者自己圈子的会议上。
现在KDD基本上做来做去就是Social Network, Web Search这些。其实Web Search加上
Social Network一年的市场价值总和不过200,300亿美元，跟很多别人其他领域比起来
根本微不足道。 |
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z**l
发帖数: 292 | 25 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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T***u
发帖数: 1468 | 26 这几个功能除了KDDS你都用不到，KDDS也不是必需的
打猎钓鱼为什么不开皮卡？脏东西放bed上比较好 |
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T***u
发帖数: 1468 | 27 SR5 = V6 + 5AT
Trail = SR5 + KDDS
Limited = SR5 + Torsen
GX = SR5 + V8 + 6AT + KDDS + Torsen
GX base比4Runner limited贵不到一万
而且GX换代的话可能降价清仓 |
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发帖数: 1 | 28 come on, 哪个学校的组，第一年的PhD能有四篇这个档次的文章？敬仰一下。
如果是nips, kdd,应该一两篇就有机会了吧。话说在machine learning里没有比nips
和kdd更牛的会了吧？ |
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发帖数: 1 | 29 不知道多大AI有多强。查了一下一个AI 顶级会议的大学排名. 排名根据以下CS 会议：
Artificial intelligence AAAI, IJCAI
Computer vision CVPR, ECCV, ICCV
Machine learning & data mining ICML, KDD, NIPS
Natural language processing ACL, EMNLP, NAACL
The web & information retrieval SIGIR, WWW
UMASS 9， 多大14
Rank Institution Average Count Faculty
1 ► Carnegie Mellon University ◕ 62.2 77
2 ► Cornell University ◕ 30.8 35
3 ► Stanford University ◕ 26.5 32
4 &#... 阅读全帖 |
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w****f
发帖数: 684 | 30 Recruiter 的email ( 估计群发）
“ Folks who publish in KDD/ICML/NIPS rather than networking conferences.
Would have preferred to see SIGCOMM/INFOCOM publications rather than the
venues he lists. ”
惭愧 一个都没有
What are these "KDD/ICML/NIPS/SIGCOMM/INFOCOM"? |
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h***t
发帖数: 2540 | 31 kdd 不是ML的top conference,偏DM，如果算ML track的文章，只能算一流和二流之间
，而且这个会不匿名，就是HJW等几个人的后花园，说实话，大部分KDD paper just so
so |
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h********3
发帖数: 2075 | 32 物理和生物的phd背景来找machine learning的data scientist被虐得更惨。现在随便
一个做machine learning/data mining的CS PhD毕业之前就握着好几篇KDD, ICML,
NIPS的paper。物理和生物的PhD没有KDD, ICML, NIPS的paper，去FLG找工作的时候很
多简历就直接被刷掉了。即便内推面前拿到onsite，也很少有人禁得住几轮白板bug
free的攻势。禁得住几轮白板攻势的物理和生物PhD们，完全可以做正常的SDE，别人也
没有必要去抢data scientist这条狭窄的饭碗。
data |
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g*d
发帖数: 6969 | 33 其实我不是你们field的。LD是，所以晓得点
经常我也跟到去开个会，下次你要是要去开KDD啥的，说不定还可以见下，当然前提是
LD中了KDD |
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L*****k
发帖数: 327 | 34 靠谱，个人意见，略微修改下
1st tier：NIPS, UAI, AISTATS, ICML
COLT绝对1st tier，不过感觉一半属于learning，一半属于theory (COLT11和FOCM一起
开)
2nd tier: ECML, IJCAI，AAAI，ALT，ICCV&CVPR (ML track), KDD
感觉KDD里面还是有一些不错的ML paper的，就是大多数情况下没有什么理论，虽然可
能work得很好 |
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r********3
发帖数: 2998 | 35 很正常啊，ICDM本来就不错。你只要追溯一下NIPS和欧洲人的历史就明白为啥了。
ICDM一直是double blind review的。现在你搞machine learning, data mining如果不
blind review，大部分欧洲人都不会投。欧洲那边这个领域的人也很多，别人很多
group也搞得很不错的。
KDD搞了一年blind review，结果某些大牛们不爽了，所以现在又不blind review了。
你如果不double blind review的话，对很多圈子外的group很不公平，所以别人干脆就
不投了。所以submission数量和接受率肯定不能和同档次blind review的会议比了。不
光ICDM，CIKM也是double blind，比较open的。今年CIKM 2011的submission一下子就
飙升上1000了。
另外，ICDE,SIGMOD,VLDB现在主要还是数据库，data mining的大部分都还是投KDD,
ICDM,CIKM, PKDD,SDM这些。做web的现在也有WSDM,WWW,SIGIR这些别人自己的top conf
... 阅读全帖 |
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L*****k
发帖数: 327 | 36 ICDM还是比KDD有些差距的，虽然KDD不是double blind。ICDM的接受率低说明投的人太
多，各种level的都去投，这个也不是什么好事
NIPS和ICML的历史差不多的，都是20多年，早些年ICML发展得不错，这几年质量感觉下
降太快了...和NIPS的差距变大 |
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v******d
发帖数: 1322 | 37 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 |
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z***t
发帖数: 2374 | 38 CV本来就不是传统CS领域,会议稍微松一些
CVPR/ICCV/ECCV也就和Infocom，ICDE之流一个级别
但是因为CV再没有更好的会议，你可以把它们看成sigcomm,mobicom, infocom的混合体
招faculty的时候，跨领域比较，大家会自动shrink CV会议的数量
在我们学校，CV的candidates，至少有6+以上文章的才拿出来和别的领域比
跨领域投文章很多时候更容易（相对来说），因为很多会议需要新的application或者
direction,譬如，纯CV文章中NIPS反而容易，learning based文章扔到CCS或Oakland也
容易中一些，最近database的文章在KDD也容易中一些（最近两年KDD有打压learning提
升database的复古趋势），前几年数据分析的文章不也很容易中sigcomm和mobicom嘛.
跨领域要application比较巧。但是持续发文章就难了，因为不是一个领域，多了就露
馅啦。 |
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发帖数: 1 | 39 NIPS和KDD是炒概念，什么phenotypic照样炒概念，都是学生要毕业，薄厚找教职，用
来training的，有个屁实际用途啊。学生发NIPS和KDD只是代表具有了基础理论，
coding技能和总结能力，为什么要双重标准？
很好奇他的工资范围是多少？ |
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发帖数: 1 | 40 有没有新药，或者promising的新药candidate出来啊？或者别人用他的protocol晒出了
candidate，如果没有，那不也是炒概念？
你那哥们利用这个项目，练习了coding等能力找了工作（也是大部分正常PhD的道路，
project只是一个training），不代表project本身不是炒概念。要是成功了，他为什么
不自己开公司卖专利发财？
并且，生物版上说NIPS和KDD炒概念，这也太搞笑了吧，NIPS和KDD他们内行在自嘲比较
水，也比生物的paper有用一百倍吧。这些会议几年前的很多成果，现在都实实在在跑
在很多公司的pipeline上，生物的paper呢？ |
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R********n
发帖数: 519 | 42 KDD的主会，学术界（各个大学研究组）或者各个公司（G／F／M／Y）之类的是重视的
，但KDD Cup其实就基本不care了，而Kaggle主要就是给广大感兴趣群众参与用的 |
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h***t
发帖数: 2540 | 43 Indeed this paper is not as influential as you said, cited only 10 times so
far, probably on KDD industry track, which is 3 times acceptance rate of KDD
research track. |
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a*******e
发帖数: 3897 | 44 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: KDD (叫啥好), 信区: Military
标 题: 韩寒：谈革命
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Dec 22 21:12:33 2011, 美东)
最近翻看了很多问题，革命和改革两个词被频频的问起。平时媒体也很喜欢问，但是也
只是一问一听，无法见诸报端。写下来无论什么观点，八成也是不保的命。但作为这次
冬至回读者问的第一篇，我就先用整个篇幅来回答我关于革命两个字的看法。我综合了
读者和一些内外媒的提问，在这里一并作答。
问：中国最近群体事件频出，你认为中国需要一场革命么。
回答：在社会构成越复杂的国家，尤其是东方国家，革命的最终收获者一定是心狠手辣
者。很坦率的说，革命是一个听上去非常爽快激昂并且似乎很立竿见影的词汇，但是革
命与中国未必是好的选择。。首先，革命需要有一个诉求，诉求一般总是以反腐败为开
始。但这个诉求坚持不了多远。“自由”或者“公正”又是没有市场的，因为除了一些
文艺和新闻的从业者，你走上街去问大部分人，你自由么，他们普遍觉得自由。问他们
需要公正么，他们普遍认为不公正的事情只要别发生在我自己... 阅读全帖 |
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c*****1
发帖数: 3240 | 46 ☆─────────────────────────────────────☆
addadd2 (haha2) 于 (Mon May 21 02:15:05 2012, 美东) 提到:
解放军60个军出动了19个军, 精锐部队基本上都出动了，还有许多部队都是轮战的，
被打残了，换下来，上别的部队。表面上只有19 个军， 其实 PLA 基本上是倾全国之
力了。
可对手只是美国的几个师， 还不到打日本的一半的军力。
韩战 充分证明 中国军队根本就不是 美军的对手。
就如同一个壮汉，尽自己的全力，拳王阿里只用一个小指头， 这个壮汉终于和拳王阿
里的一个小指头打个平手。
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jinlingsmile (金陵笑笑生) 于 (Mon May 21 02:24:46 2012, 美东) 提到:
美国是不是全力，但也不是小指 至少是个啥食指之类
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altopalo (城市猎人) 于 (Mon May 21 03:58:14... 阅读全帖 |
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u***r
发帖数: 4825 | 47 http://www.cb.com.cn/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=2
中经摘要：
• 多方确认获知，国资委计划将铁塔公司49%的股份分配给民资。国家铁塔
公司将成为电信基础设施领域采用混合所有制的第一家国资委控股混合所有制公司，这
比将移动转售业务开放给民资(虚拟运营商)再进一步。后者在电信基础业务运营层面引
入竞争，前者将民资进入领域扩展到基础设施建设领域。
• 有中国移动内部人士透露，此事令具体分管领导感到左右为难：从移动自
身利益考量，铁塔公司就没有成立必要;但叫停它的可能性几乎为零，主管部门交给的
任务又不好不完成。
• 在这样一个高利润的垄断行业引入民资，民资的角色定位很难看清。国务
院发展研究中心企业研究所副所长张文魁表示，混合所有制要真正起到转换机制的作用
，否则将很有可能成为垄断红利寻租的载体。
• 广电网络公司此时正式成立，亦可充分利用新一轮电信政策调整带来的利
好。其一，工信部今年即将放开宽带接入网民间资本进入的限制，广电网络公司完全可
以借助民间资本解决钱的问... 阅读全帖 |
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g*******0
发帖数: 2933 | 48 或者AAAI, KDD
让其他专家也看看？
只敢在blog上面对着不明真相群众喷
算什么英雄好汉？ |
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n****r
发帖数: 471 | 49 不好意思，糊涂了
KDD是一个data mining的会，天天挂嘴边说顺嘴了 |
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