p**********m
发帖数: 5 | 1 Dear all,
Sorry to bother anyone whoever is not intereted:
This is Tiffany, a female ph.d student. I will attend this year's SIGKDD in
Las Vegus, as a student volunteer. Considering the expensive cost of living
, I'd like to find some girl to share the hotel room. I am a clean, easy-
going and friendly girl. If any one of you are interested, please send me an
email: t*********[email protected]. Thank you for your consideration. |
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w****a
发帖数: 155 | 2 在machine learning 领域里，SIGKDD 和 ICDE 是不是很牛的会议? |
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y***s
发帖数: 294 | 3
Really？！
看来我被骗了，错失了一顿唾手可得的饭局。痛。
刚拜访过一个朋友，这位老兄有两篇第一作者SIGKDD，其中一篇还是
一个什么什么Paper Award. 他还有一篇第一作者的VLDB，不过是demo paper，
这是个什么水平？相当于poster？还有其它papers若干，我也都不知道是什么档次。
他一个劲儿说SIGKDD一般一般，一脸很郁闷的样子，俺没忍心勒索饭局。
妇人之仁呀。
这位同学也总是说希望有一篇SIGMOD，给我留下了SIGMOD很牛的印象。
SIGMOD比SIGKDD更牛？ |
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c****d
发帖数: 1 | 4 Prof. Xiang Zhang in Computer Science Department at Case Western Reserve
University is recruiting highly motivated and qualified Ph.D. students (2-3
openings). The research assistantships will be funded by National Science
Foundation (NSF). Prof. Zhang's research focuses on developing effective and
efficient data mining techniques for emerging real world applications. For
his research, he received a Best Student Paper award in ICDE 2008 and a Best
Research Paper award in SIGKDD 2008. His Ph.D. d... 阅读全帖 |
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s*******y
发帖数: 558 | 5 论名气论赞助论人气 SIGKDD 算是data mining领域的top 1了
每年的接受率也就10－20％之间左右 平均15％吧
data mining领域三个比较著名的会议当是ACM的SIGKDD, IEEE的ICDM 和
SIAM的SDM。这几个会议一般都是每篇paper 3个reviewer,regular paper
的接受率在15％左右徘徊， ICDM的regular paper的接受率去年一度达到9%左右.
有的时候一些data mining的paper还会去投SIMOD, ICDE,
ICML等等沾点边的。 |
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j*****h
发帖数: 62 | 6
俺听说的是,sigkdd的圈子小一些，sigmod的圈子更大。如果做data mining能
发到sigmod也比sigkdd要更牛一些。而作database的，做system level的vldb
似乎比sigmod又要好一些。做理论，做应用的人觉得sigmod比vldb要强。icde比起
sigmod和vldb似乎要稍微差一点点。当然只是听说。 |
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b******3
发帖数: 4385 | 7 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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g*****r
发帖数: 1037 | 8 我看了下几个排名靠后的学校的candidates，
graphs， 没几篇siggraph，都不好意思申请
软件工程的，没几篇icse，pldi， 都不好意思申请
网络和系统的，没几篇sigcomm, mobicom, osdi, sosp，都不好意思申请
计算机结构的，没几篇micro， 都不好意思申请，
安全的，没几篇oakland ，ccs， 都不好意思申请
数据的，没几篇sigmod, sigkdd， 都不好意思申请
。。。。。。。。。。
最后，没做过几年博士后的，都不好意思申请。。。。。
越看越悲催。。。。。 |
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c******n
发帖数: 710 | 9 My friend's team has multiple openings. The job descriptions are below.
If interested, please send email to e*****[email protected] for refer or apply on
ea.com directly. Thank you.
--------------------------------------------------------------------
New Graduate: Software Engineer - Data Engineering (4284) or Sr. Data
Platform Engineer (8594)
Responsibilities:
• Help define and build a unified data platform across EA, spanning
20+ game studios as data sources
• Develop infrastructure soft... 阅读全帖 |
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c******n
发帖数: 710 | 11 My friend's team has multiple openings. If interested, please send email to
e*****[email protected] or apply on ea.com directly.
---------------------------------------------------------------------
New Graduate: Software Engineer - Data Engineering (4284) or Sr. Data
Platform Engineer (8594)
Responsibilities:
• Help define and build a unified data platform across EA, spanning
20+ game studios as data sources
• Develop infrastructure software that slice and dice data, using
Hadoop and Map/... 阅读全帖 |
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发帖数: 1 | 12 美国密苏里科技大学计算机系(cs.mst.edu)招收博士生。博士生将获得全额奖学金(TA
或
RA)的资助。开始时间为2017年春季学期或者2018年秋季。我们在数据挖掘，商务智能
，
城市计算，移动分析，推荐系统等研究方向上做着前沿的研究工作，并在ACM TKDD,
IEEE TKDE, ACM SIGKDD, IEEE ICDM, SIAM SDM等期刊和会议上发表文章。希望有计算
机，数学，自动化，电子和其它相关学科背景的同学积极申请。如果感兴趣，请将简历
通过电子邮件发送给Dr. Yanjie Fu ([email protected]/* */). 如果想了解更多的信息
，
请访问：yanjiefu.com.
作为密苏里大学体系中的一员，密苏里科学技术大学于1964年更名为密苏里大学罗拉分
校（University of Missouri at Rolla）授课范围不仅涵盖了绝大部分科学与工程学
科
，而且也发展到社会科学与文学艺术领域。并且在这之后的几年里又逐步加入了商业和
管理课程。2008年1月1日，密苏里大学罗拉分校正式更名为密苏里科学技术大学。尽管
... 阅读全帖 |
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n********e
发帖数: 518 | 13 那要看你是什么级别的paper啊，你有30篇 VLDB，SIGMOD，SIGKDD，SIGGRAPH，CVPR，
ICCV，SIGCOMM，ACM-MM，AAAI，KDD 级别的paper，千青不在话下啊！！！！ |
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h**********g
发帖数: 3962 | 14 楼主此贴不是很高明。明明是为了说科比的五个戒指都是靠别人得的。
却笨手笨脚笨嘴地误伤了包皮壁炉趴车场以及众多球员。
楼主完全可以公开的说：如果LBJ生在科比的年代，如果LBJ的命像科比
的那么好，如果LBJ出道就被logo看好，如果如果如果，LBJ现在也有
戒指了。LOL，LOL，LOL。
如果PER和冠军有真正的联系。NBA的赛季，今天可以停止了。看PER值
发奖就可以了。
建议楼主把原帖扩展，投到SIGKDD或者ICML或者NIPS。看看能发表否？ |
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d********u
发帖数: 5383 | 15 你这个反驳地很无力。连“SIGKDD或者ICML或者NIPS”都出来了。啥唇不对啥嘴就是这
个意思。
你是隐藏地很深的科黑。鉴定完毕。
等好虫。。。 |
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y***s
发帖数: 294 | 16 你做图形还是数据库？貌似图形？
这几个会怎么样？SIGKDD、CVPR、SIGPLAN。
INFOCOM不算很低，>15%，在网络圈子里算比较仁慈的了。
MobiHoc也是一个<10%的top conference.
一般来说，感觉是好的工作投了一圈top conference不中之后，投到第二年的
INFOCOM上去。由于收的文章特别多，而且比较黑，一般你的老板如果在TPC里
面有人说话，质量还过得去的文章中的机会比较大。
INFOCOM真的是越来越不上档次了，它的余威就是靠每年200多篇文章里面
还是有那么一些好文章在撑着。今年的INFOCOM，这里做网络的faculty居然全
部按兵不动，都没去参加，包括有papers发在上面的。其声誉形象可想而知。
为之一叹。 |
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r*****y
发帖数: 507 | 17
hehe...也许都不是，就是知道的8g多点而已。
知道CVPR,属于vision和Pattern recogntion的顶级会议。
submission通常近千，接受率在25%左右。
在vision领域，ICCV, CVPR, ECCV属于top 3, 如果非要分出先后，
ICCV slightly sound better than CVPR, CVPR slightly better than ECCV.
对于sigkdd, sigplan就真的是一无所知了，呵呵
infocomm 好像有1400多的submission
,就算良莠不齐的质量，也是很恐怖的。
领域
一大
议中
常是
如
I3D,EG,基本上和siggraph是同一个deadline或者刚好早于siggraph.这些会议(如I3D)也
up,主要接受前面这些会议被锯掉的papers,所
人的
百号
都很
年sig
下年
因为时间如此安排，和中间的短暂时间，相信全新的submission(就是不曾被据过得)不会
paper,
。
受律 |
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y***s
发帖数: 294 | 18
我冷，一个人他怎么能虚伪到这个地步啊？
看他那副一脸沉重没有SIGMOD的表情，我真的以为那两篇SIGKDD不算什么东东。
直接后果就是我没好意思提出让他请饭局。人心何其不古。。。 |
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g***i
发帖数: 50 | 20 SIGMOD：98分，数据库的最好会议,也是最好的系统类的会议之一。已经有30年的历史。一
般在美国开,加拿大开过两次。最近开始每隔几年在别的洲开一次。94年在巴黎,97年将在
北京。现在能见到越来越多的第一作者是中国学生的SIGMOD paper。与VLDB/ICDE不同，它
是double blind review的会议。
VLDB：95分，欧洲的数据库会议,也已经有30年的历史。举办地基本上按照一年欧洲,次年
其他洲轮换的规律。它是唯一能接近SIGMOD的会议,一般被认为和SIGMOD同样受尊重。它的
PC比较diversified一点,另外录取文章的时候可能会考虑一点地域平衡。因此对于美国的
投稿甚至有可能感觉比SIGMOD还难进。在这个会议上也能见到更多的来自美国以外的文章
。
PODS：95分，数据库理论的最好会议,也是一个很好的理论会议。每年和SIGMOD一起开。相
对SIGMOD来说,这个圈子要小得多。
SIGKDD: 92分，data mining的最好会议。虽然database和data mining关系密切,比较这两
个领域的会议已经很难。Data mining的 |
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z**c
发帖数: 625 | 21 我，菜鸟，什么都不懂，不知道各种刊物和会议的档次，我从我导师主页上找了他的文章
主要出处，大虾帮我看看都是什么级别的：
Journal：
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.
Pattern Recognition Letters
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
International Journal of Distance Education Technologies
Data & Knowledge Engineering
Journal of Computer Science and Technology
International Journal of Geographical Information Systems
Conference：
the 11th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data
Mining (KDD |
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u**d
发帖数: 211 | 23 有些极端，不过也不是没有道理
一般觉得，特别好的 paper，不管哪里来的都能发
特别不好的，不管哪里来的，都发不了
但问题是，什么才是“特别好”？多数工作还是达不到
这个标准的。
committee 在那些半斤八两的文章里选，当然选脸熟的啊
不是直接搞这个方向的，但是感觉 sigir 实在些
毕竟是老会了，有很长的历史，对工业界也产生了很大的影响
sigkdd 还是比较新 |
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d******p
发帖数: 335 | 24 貌似sigkdd更久点~~
他说的也太夸张了，要是都分配好了，大家干脆就别投了 |
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L*****y
发帖数: 234 | 25 那个人还是很强的，两年硕士有NIPS,AAAI*2,ICML*2和SIGKDD的一作，SIGIR，ACL和
WWW这些的二作，ICPC的决赛冠军。倒是没听说他申请美国的学校，好像上交去牛校的
基本没有ICPC竞赛拿奖的人，很是奇怪。也许GPA不高吧。 |
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r**m
发帖数: 163 | 26 ICML,IJCAI才是专门ML的会议吧，kdd是data mining的，ICDE是DB的 |
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n*****m
发帖数: 73 | 28 ICML + COLT + UAI and NIPS. That's it. |
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l******e
发帖数: 470 | 31 我准备了好久
3个非常详细的review，列了几篇sigmod,sigkdd文章，说我做的不如这些，没有好好比
较，
理论分析和实验都不够强，学术水平有待提高，呵呵。
“。。有待提高”那句是review里原话，我从此对ndbc非常景仰 |
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n****r
发帖数: 471 | 32 Sigcom,Mobicom虽然有，但是每年小几十篇，这也不是一般人能中的。
相对于Vision的会，网络的会确实有一定的梯度。
Vision的三大会如果oral了，录取率也就百分之几，还是可以的,也还是挺难的。
data mining倒是有SigKDD。
可是
。感 |
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n****r
发帖数: 471 | 34 vision会议文章多，真正有价值的可以改了以后投PAMI啊。。。
PAMI每个毕业生总没有4，5篇吧？
我的意思是说水多了不用操心，就像钱印多了自然贬值了一样， 现在CV的毕业生每个4
，5篇三大会还确实是不好意思跟别人打招呼。以后搞不好直接无视poster了，直接比
oral。
你投了一次ICCV中了oral不代表什么，你也说了你是有限的experience，有时候跨领域
的方法容易吸引人眼球。如果你是做ML,DM的，或者是做large scale data，什么
transfer learning的，这几年中了oral那就更不足为奇了。 我也见过做ML的随手做做
CV就中oral的。
评论别的方向paper好中不好中的是你，不是我。
我没说别的方向paper好中，实际上我觉得任何方向的paper都不好中。
我尤其不会评论一个我不了解的方向。
SIGKDD， SIGIR都是牛会，我从来没说过好中啊，而且我承认这些比三大会的poster难
中。
这又怎么样呢？ 是好工作在哪儿都能发光， ICCV 2011 的test-of-time paper评出来
了，大家是不是众望所归？ 200... 阅读全帖 |
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R********n
发帖数: 519 | 35 DM那边就是SIGKDD算是tier 1，ICDM和SDM感觉都是1.5 tier和2nd tier之间的感觉，
SDM可能还不到了 |
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h********3
发帖数: 2075 | 36 你是在以理科的思维去看待工科。以工科的观点，不需要深入到系统内部，只写点
matlab就可以搞定的工作，都是很trivial的。
另外，现在system比较火的方面主要是storage和networking方面的，不是OS和体系架
构的。建议你看一下FAST,SIGCOMM这些会议的论文和company list，对比一下ICML,
SIGKDD,AAAI的就知道差别了。 |
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d******e
发帖数: 7844 | 39 Data Mining的Conference主要是计算机的，而且主要偏数据库，和统计的Data Mining
不是一个概念。
统计的Data Mining本质就是机器学习。
目前有两大主流会议，ICML和NIPS，两者都很重视统计模型的机器学习，但侧重点不太
一样。前者注重应用，算法，优化。后者比前者更理论一些，也看重模型和应用的新颖
程度。
ICML主要还是一个计算计的圈子的会议，统计系专业的人不是很多，即使能看到也多是
有CS背景的，比如Martin Wainwright，John Lafferty，Micheal Jordan等。
NIPS则是一个统计和计算机混杂的会议，当然还有cognitive science，neuroscience
等方向的人。像Bin Yu，Larry Wasserman，Ji Zhu等都有在里面灌水。
这两个会议还都还非常喜欢Bayesian Graphical Models，这个在统计里是不太多见的
，尤其是再JASA，JRSSB，AOS上很少能看到BGM的身影，不过这两个会议里很常见，而
且也很受重视。
说到文章质量，ICML和NIPS文章差不多，... 阅读全帖 |
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C*********e
发帖数: 587 | 40 （1）认真读MJ近年的paper，包括公式（NIPS or ICML， after 2008），试图自己写
code实现，并去real data上去run。（2）挑一些好的近年来的SIGKDD／SIGIR的paper
，做同样的事情，或者看看有没有后续的follow work。
如果（1）和（2）只做过一项，那看法就可能是偏颇的。如果（1）和（2）都没有做过
，那就是纯粹是自己在 yy
testing |
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d******e
发帖数: 7844 | 41 数据库方面是SIGMOD和VLDB。
做数据库的人做数据挖掘的是SIGIR和SIGKDD。
做机器学习方面的是NIPS和ICML。
还有一些小群体的会议，比如COLT，也非常好，但是很理论，对Industry没啥指导意义。 |
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l**********e
发帖数: 336 | 42 right, btw,
for DM is SIGKDD + ICDM
for ML, NIPS, ICML plus AISTATS, and probably CVPR/ICCV/ACL/etc
for IR is SIGIR + WWW, probably WINE too
义。 |
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h********3
发帖数: 2075 | 43 没有phd可以去做data engineer或者data analyst，其实很多小公司里面跟data
scientist没什么区别。
没phd其实不是最主要的问题，最主要的问题是没有publication。你简历再漂亮，面试
吹得再厉害，抵挡不过一篇ICML, NIPS, SIGKDD。这就好比，一个是没有打过职业比赛
的业
余选手，一个是拿过大满贯奖杯的职业选手，你要让人相信你打得过职业选手，太困难
了。 |
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