stringtranslate.com

Специальная группа по поиску знаний и анализу данных

SIGKDD , представляющая Специальную группу по интересам (SIG) по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных Ассоциации вычислительной техники (ACM) , проводит влиятельную ежегодную конференцию.

История конференции

Конференция KDD выросла из семинаров KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) на конференциях AAAI , которые были начаты Грегори И. Пятецким-Шапиро в 1989, 1991 и 1993 годах и Усамой Файядом в 1994 году . [1] Доклады каждой конференции SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining публикуются через ACM . [2] KDD широко считается самым влиятельным форумом для исследований в области обнаружения знаний и добычи данных. [3] [4]

Конференция KDD проводится ежегодно с 1995 года, а в 1998 году SIGKDD стала официальной специальной группой по интересам ACM. Места проведения прошлых конференций указаны на веб-сайте конференции KDD. [6]

Ежегодная конференция ACM SIGKDD признана флагманским мероприятием в этой области. На основе статистики, предоставленной независимым исследователем Лексингом Кси в ее анализе «Визуализация моделей цитирования конференций по компьютерным наукам» [7] в рамках исследования в Computation Media Lab в Австралийском национальном университете:

Ежегодная конференция ACM SIGKDD получила наивысшую оценку A* от независимой организации Computing Research and Education (также известной как CORE). [8]

Критерии отбора

Как и все флагманские конференции, SIGKDD предъявляет высокие требования к представлению и публикации представленных статей. Основное внимание уделяется инновационным исследованиям в области добычи данных, открытия знаний и крупномасштабной аналитики данных. Особо приветствуются статьи, подчеркивающие теоретические основы, а также новые подходы к моделированию и алгоритмизации конкретных проблем добычи данных в научных, деловых, медицинских и инженерных приложениях. Особо приветствуются провидческие статьи по новым и развивающимся темам. Авторам категорически не рекомендуется подавать статьи, содержащие только дополнительные результаты или не дающие существенных преимуществ по сравнению с существующими подходами. [9]

В 2014 году более 2600 авторов из как минимум четырнадцати стран представили на конференцию более тысячи статей. В итоге 151 статья была принята для презентации и публикации, что составляет уровень принятия 14,6%. [10] Этот уровень принятия немного ниже, чем у других ведущих конференций по компьютерным наукам, которые обычно имеют уровень 15–25%. [11] Уровень принятия конференции является лишь косвенным показателем ее качества. Например, в области информационного поиска конференция WSDM имеет более низкий уровень принятия, чем SIGIR с более высоким рейтингом . [12]

Награды

Группа отмечает членов сообщества KDD ежегодной премией за инновации и наградой за обслуживание. [13]

Каждый год KDD представляет награду за лучшую статью [14] , чтобы отметить статьи, представленные на ежегодной конференции SIGKDD, которые продвигают фундаментальное понимание области обнаружения знаний в данных и интеллектуальном анализе данных. Присуждаются две награды за исследовательские работы: лауреаты премии за лучшую исследовательскую работу и лауреаты премии за лучшую студенческую работу. [15]

Премия за лучшую статью (лучшая исследовательская статья)

Получение премии ACM SIGKDD Best Paper Award (Best Research Track Paper) широко считается международно признанным значительным достижением в карьере исследователя. [ кем? ] Авторы соревнуются с признанными профессионалами в этой области, такими как штатные профессора, руководители и выдающиеся отраслевые эксперты из ведущих учреждений. Обычно можно найти статьи в прессе и новостные объявления от учреждений-победителей и профессиональных СМИ, чтобы отметить это достижение. [16] [17]

Эта награда присуждается инновационным научным статьям, которые продвигают фундаментальное понимание области открытия знаний в данных и интеллектуальном анализе данных. Ежегодно награда вручается авторам самой сильной статьи по этому критерию, отобранным в ходе строгого процесса. [15]

Процесс отбора

Процесс отбора следует за несколькими раундами рецензий коллег по строгим критериям. Отборочная комиссия состоит из ведущих экспертов, которые предоставляют глубокий и независимый анализ достоинств и степени инновационности научных статей, представленных каждым автором. Рецензенты должны быть признанными экспертами в предметной области, внесшими большой вклад в конкретную предметную область, рассматриваемую в статье. Рецензенты также должны быть полностью неаффилированы с авторами.

Во-первых, все представленные на конференцию ACM SIGKDD статьи рассматриваются членами комитета программы исследовательского трека. Каждая представленная статья тщательно рассматривается несколькими членами комитета, и каждому автору дается подробная обратная связь. После рассмотрения члены комитета принимают решения о принятии или отклонении статьи на основе новизны статьи, технического качества, потенциального воздействия, ясности, а также того, являются ли экспериментальные методы и результаты понятными, хорошо выполненными и воспроизводимыми. [9] В ходе процесса члены комитета также оценивают достоинства каждой статьи на основе вышеуказанных факторов и принимают решение о рекомендации кандидатов на премию Best Paper Award (Best Research Track Paper).

Кандидаты на премию Best Paper Award (Best Research Track Paper) тщательно рассматриваются председателями конференций и комитетом по присуждению премии Best Paper Award. Окончательное решение о присуждении премии основывается на уровне продвижения авторов в понимании области открытия знаний и добычи данных. Авторы одной статьи, которые, как считается, внесли наибольший вклад в эту область, выбираются в качестве получателей этой премии. Любой, кто представляет научную статью в SIGKDD, рассматривается для получения этой премии.

Предыдущие победители

Премия ACM SIGKDD за лучшую статью (лучшая исследовательская статья) была вручена 49 лицам в период с 1997 по 2014 год. Среди этих лиц большинство — выдающиеся личности и признанные профессионалы с выдающейся карьерой, внесшие значительный вклад в эту область.

Премия за лучшую студенческую работу

Единственным различием между «Премией за лучшую студенческую работу» и «Премией за лучшую работу (лучшая исследовательская работа)» является ограничение в конкурсе.

Все авторы, участвующие в конференции, в равной степени рассматриваются в качестве претендентов на премию «Лучшая статья (лучшая исследовательская работа)», и премия не ограничивает конкурсантов каким-либо конкретным регионом, населением или возрастной группой.

Однако «Лучшая студенческая статья» присуждается только авторам-студентам. «Лучшая студенческая статья» присуждается за статьи, представленные на ежегодной конференции SIGKDD, где первым автором является студент, которые продвигают фундаментальное понимание области обнаружения знаний в данных и интеллектуальном анализе данных. [15]

Кубок КДД

SIGKDD ежегодно спонсирует соревнование по добыче данных KDD Cup [18] в рамках ежегодной конференции. Оно нацелено на представителей отрасли и академических кругов , особенно студентов, интересующихся KDD .

Исследования SIGKDD

SIGKDD также публикует двухгодичный академический журнал под названием SIGKDD Explorations [19] с июня 1999 года [20] , когда Усама Файяд занял должность главного редактора-основателя, когда был сформирован ACM SIGKDD. Главные редакторы:

Люди

В состав первоначального учредительного совета директоров SIGKDD в 1998 году входили:

Действующий председатель:

Бывшие председатели:

Бывший Исполнительный комитет (2009–2013)

Директора по информации:

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ "ACM SIGKDD: Конференции". www.sigkdd.org . Архивировано из оригинала 2006-06-15.
  2. ^ "Событие: KDD". acm.org . Архивировано из оригинала 2017-06-16 . Получено 2011-09-01 .
  3. ^ "Conference Ranks". www.conferenceranks.com . Архивировано из оригинала 2020-10-22 . Получено 2019-10-30 .
  4. ^ "Conference Ranks". www.conferenceranks.com . Архивировано из оригинала 2016-09-11 . Получено 2016-08-30 .
  5. ^ "KDD 2024". ACM KDD 2024 . Архивировано из оригинала 2023-12-14 . Получено 2023-12-14 .
  6. ^ "SIGKDD - Conferences". www.kdd.org . Архивировано из оригинала 2019-04-01 . Получено 2019-03-08 .
  7. ^ "KDD - Knowledge Discovery and Data Mining (1994-2015)". cm.cecs.anu.edu.au . Архивировано из оригинала 2017-12-01 . Получено 2017-11-19 .
  8. ^ "CORE Rankings Portal - Computing Research & Education". core.edu.au . Архивировано из оригинала 21.10.2019 . Получено 30.10.2019 .
  9. ^ ab "[Закрыто] Приглашение подавать статьи, предложения по семинарам, предложения по учебным пособиям | KDD 2014, 24-27 августа, Нью-Йорк: интеллектуальный анализ данных для общественного блага". www.kdd.org . Архивировано из оригинала 30-10-2019 . Получено 30-10-2019 .
  10. ^ "Data Science view of the KDD 2014". 27 августа 2014 г. Архивировано из оригинала 21 декабря 2015 г. Получено 18 ноября 2017 г.
  11. ^ "Computer Science Conferences Acceptance Rate". Домашняя страница Хаофэн Цзя . Архивировано из оригинала 2017-12-01 . Получено 2017-11-18 .
  12. ^ "Top Computer Science Conferences - Computer Science Conference Ranking". research.com . Архивировано из оригинала 2019-09-30 . Получено 2019-09-24 .
  13. ^ "Awards | Sig KDD". www.kdd.org . Архивировано из оригинала 2012-05-26.
  14. ^ "KDD Conference Best Paper Awards". Архивировано из оригинала 2011-07-13 . Получено 2012-04-07 .
  15. ^ abc "SIGKDD BEST RESEARCH PAPER AWARDS". Архивировано из оригинала 2017-12-07 . Получено 2017-11-17 .
  16. ^ "Yahoo Wins Best Paper Award at KDD 2009 | research.yahoo.com". research.yahoo.com . Архивировано из оригинала 2023-10-30 . Получено 2023-10-23 .
  17. ^ "Премия KDD 2015 за лучшую исследовательскую работу: "Алгоритмы для государственно-частных социальных сетей"". blog.research.google . 2015-08-17. Архивировано из оригинала 2023-10-30 . Получено 2023-10-23 .
  18. ^ "ACM KDD CUP". www.kdd.org . Архивировано из оригинала 2011-03-18.
  19. ^ Блог SIGKDD. "Исследования SIGKDD". kdd.org . Архивировано из оригинала 2011-07-26 . Получено 2007-07-28 .
  20. ^ Файяд, Усама. "SIGKDD Explorations: June 1999, Volume 1, Issue 1". www.kdd.org . ACM. Архивировано из оригинала 2016-01-13 . Получено 2015-12-31 .
  21. ^ "Домашняя страница Шриканта". rsrikant.com . Архивировано из оригинала 2010-03-16 . Получено 2009-12-18 .

Внешние ссылки