模式識別領域的期刊會議
對AI領域的會議的評點
注: 本文爲小百合BBS的daniel所寫
The First Class:
今天先談談AI裏面tier-1的conferences, 其實基本上就是AI裏面大家比較公認的top
conference. 下面同分的按字母序排列.
IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence) (1+):
了,象machine learning、computer vision這麼大的領域每次大概也就10篇左右, 所以難
度很大. 不過從錄用率上來看倒不太低,基本上20%左右, 因爲內行人都會掂掂分量, 沒希望
的就別浪費reviewer的時間了. 最近中國大陸投往國際會議的文章象潮水一樣, 而且因爲國
內很少有能自己把關的研究組, 所以很多會議都在complain說中國的低質量文章嚴重妨礙了
PC的工作效率. 在這種情況下, 估計這幾年國際會議的錄用率都會降下去. 另外, 以前的
IJCAI是沒有poster的, 03年開始, 爲了減少被誤殺的好人, 增加了2頁紙的poster.值得一
提的是, IJCAI是由貌似一個公司的"IJCAI Inc."主辦的(當然實際上並不是公司, 實際上是
個基金會), 每次會議上要發幾個獎, 其中最重要的兩個是IJCAI Research Excellence
Award 和 Computer & Thoughts Award, 前者是終身成就獎, 每次一個人, 基本上是AI的最高獎
每次一個人. 這兩個獎的獲獎演說是每次IJCAI的一個重頭戲.另外, IJCAI 的 PC member
相當於其他會議的area chair, 權力很大, 因爲是由PC member去找 reviewer 來審, 而不
象一般會議的PC member其實就是 reviewer. 爲了制約這種權力, IJCAI的審稿程序是每篇
文章分配2位PC member, primary PC member去找3位reviewer, second PC member 找一位.
AAAI(the American Association for Artificial Intelligence )(1):
開, 但如果這一年的IJCAI在北美舉行, 那麼就停開.
既有IJCAI又有AAAI, 兩個會議就進行了協調, 使得IJCAI的錄用通知時間比AAAI的
deadline早那麼幾天, 這樣IJCAI落選的文章可以投往AAAI.在審稿時IJCAI 的 PC chair也
在一直催, 說大家一定要快, 因爲AAAI那邊一直在擔心IJCAI的錄用通知出晚了AAAI就麻煩
了.
COLT (1): 這是計算學習理論最好的會議, ACM主辦, 每年舉行. 計算學習理論基本上可以
看成理論計算機科學和機器學習的交叉, 所以這個會被一些人看成是理論計算機科學的會而
不是AI的會. 我一個朋友用一句話對它進行了精彩的刻畫: "一小羣數學家在開會". 因爲
COLT的領域比較小, 所以每年會議基本上都是那些人. 這裏順便提一件有趣的事, 因爲最近
國內搞的會議太多太濫, 而且很多會議都是LNCS/LNAI出論文集, LNCS/LNAI基本上已經被搞
臭了, 但很不幸的是, LNCS/LNAI中有一些很好的會議, 例如COLT.
CVPR(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition) (1):
議, 而在計算機視覺方面, 還有ICCV與之相當.
ICCV(IEEE International Conference on Computer Vision,國際計算機視覺大會)
ICML(International Conference on Machine Learning) (1):
NIPS(Advances in Neural Information Processing Systems) (1):
完後第2年纔出論文集, 也就是說, NIPS'05的論文集是06年出. 會議的名字是"Advances
in Neural Information Processing Systems", 所以,與ICML/ECML這樣的"標準的"機器學習會議不同,
的主體內容是機器學習, 或者說與機器學習關係緊密, 所以不少人把NIPS看成是機器學習方
面最好的會議之一. 這個會議基本上控制在Michael Jordan的徒子徒孫手中, 所以對
Jordan系的人來說, 發NIPS並不是難事, 一些未必很強的工作也能發上去, 但對這個圈子之
外的人來說, 想發一篇實在很難, 因爲留給"外人"的口子很小. 所以對Jordan系以外的人來
說, 發NIPS的難度比ICML更大. 換句話說,ICML比較開放, 小圈子的影響不象NIPS那麼大,
ACL (1-): 計算語言學/自然語言處理方面最好的會議, ACL (Association of
Computational Linguistics) 主辦, 每年開.
KR (1-): 知識表示和推理方面最好的會議之一, 實際上也是傳統AI(即基於邏輯的AI)最好
的會議之一. KR Inc.主辦, 現在是偶數昕?
SIGIR (1-): 信息檢索方面最好的會議, ACM主辦, 每年開. 這個會現在小圈子氣越來越重
. 信息檢索應該不算AI, 不過因爲這裏面用到機器學習越來越多, 最近幾年甚至有點機器學
習應用會議的味道了, 所以把它也列進來.
SIGKDD(ACM Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining ACM SIGKDD ACM知識發現和數據挖掘)(1-):
面, 一方面是名聲遠不及其他的top conference響亮, 另一方面是相對容易被錄用. 但現在
它被列在tier-1應該是毫無疑問的事情了. 另: 參見sir和lucky的介紹.
UAI (1-): 名字叫"人工智能中的不確定性", 涉及表示/推理/學習等很多方面, AUAI
(Association of UAI) 主辦, 每年開.
The Second Class:
tier-2的會議列得不全, 我熟悉的領域比較全一些.
AAMAS (2+): agent方面最好的會議. 但是現在agent已經是一個一般性的概念, 幾乎所有
AI有關的會議上都有這方面的內容, 所以AAMAS下降的趨勢非常明顯.
ECCV (2+): 計算機視覺方面僅次於ICCV的會議, 因爲這個領域發展很快, 有可能升級到1-
去.
ECML (2+): 機器學習方面僅次於ICML的會議, 歐洲人極力捧場, 一些人認爲它已經是1-了
. 我保守一點, 仍然把它放在2+. 因爲機器學習發展很快, 這個會議的reputation上升非常
明顯.
ICDM (2+): 數據挖掘方面僅次於SIGKDD的會議, 目前和SDM相當. 這個會只有5年曆史, 上
升速度之快非常驚人. 幾年前ICDM還比不上PAKDD, 現在已經拉開很大距離了.
SDM (2+): 數據挖掘方面僅次於SIGKDD的會議, 目前和ICDM相當. SIAM的底子很厚, 但在
CS裏面的影響比ACM和IEEE還是要小, SDM眼看着要被ICDM超過了, 但至少目前還是相當的.
ICAPS (2): 人工智能規劃方面最好的會議, 是由以前的國際和歐洲規劃會議合併來的. 因
爲這個領域逐漸變冷清, 影響比以前已經小了.
ICCBR (2): Case-Based Reasoning方面最好的會議. 因爲領域不太大, 而且一直半冷不熱,
所以總是停留在2上.
COLLING (2): 計算語言學/自然語言處理方面僅次於ACL的會, 但與ACL的差距比ICCV-ECCV
和ICML-ECML大得多.
ECAI (2): 歐洲的人工智能綜合型會議, 歷史很久, 但因爲有IJCAI/AAAI壓着, 很難往上升
.
ALT (2-): 有點象COLT的tier-2版, 但因爲搞計算學習理論的人沒多少, 做得好的數來數去
就那麼些group, 基本上到COLT去了, 所以ALT裏面有不少並非計算學習理論的內容.
EMNLP (2-): 計算語言學/自然語言處理方面一個不錯的會. 有些人認爲與COLLING相當, 但
我覺得它還是要弱一點.
ILP (2-): 歸納邏輯程序設計方面最好的會議. 但因爲很多其他會議裏都有ILP方面的內容,
所以它只能保住2-的位置了.
PKDD (2-): 歐洲的數據挖掘會議, 目前在數據挖掘會議裏面排第4. 歐洲人很想把它擡起來
, 所以這些年一直和ECML一起捆綁着開, 希望能借ECML把它帶起來. 但因爲ICDM和SDM, 這
已經不太可能了. 所以今年的PKDD和ECML雖然還是一起開, 但已經獨立審稿了(以前是可以
同時投兩個會, 作者可以聲明優先被哪個會考慮, 如果ECML中不了還可以被PKDD接受).
The Third Class:
列得很不全. 另外, 因爲AI的相關會議非常多, 所以能列在tier-3也算不錯了, 基本上能進
到所有AI會議中的前30%吧
ACCV (3+): 亞洲的計算機視覺會議, 在亞太級別的會議裏算很好的了.
DS (3+): 日本人發起的一個接近數據挖掘的會議.
ECIR (3+): 歐洲的信息檢索會議, 前幾年還只是英國的信息檢索會議.
ICTAI (3+): IEEE最主要的人工智能會議, 偏應用, 是被IEEE辦爛的一個典型. 以前的
quality還是不錯的, 但是辦得越久聲譽反倒越差了, 糟糕的是似乎還在繼續下滑, 現在其
實3+已經不太呆得住了.
PAKDD (3+): 亞太數據挖掘會議, 目前在數據挖掘會議裏排第5.
ICANN (3+): 歐洲的神經網絡會議, 從quality來說是神經網絡會議中最好的, 但這個領域
的人不重視會議,在該領域它的重要性不如IJCNN.
AJCAI (3): 澳大利亞的綜合型人工智能會議, 在國家/地區級AI會議中算不錯的了.
CAI (3): 加拿大的綜合型人工智能會議, 在國家/地區級AI會議中算不錯的了.
CEC (3): 進化計算方面最重要的會議之一, 盛會型. IJCNN/CEC/FUZZ-IEEE這三個會議是計
算智能或者說軟計算方面最重要的會議, 它們經常一起開, 這時就叫WCCI (World
Congress on Computational Intelligence). 但這個領域和CS其他分支不太一樣, 倒是和
其他學科相似, 只重視journal, 不重視會議, 所以錄用率經常在85%左右, 所錄文章既有
quality非常高的論文, 也有入門新手的習作.
FUZZ-IEEE (3): 模糊方面最重要的會議, 盛會型, 參見CEC的介紹.
GECCO (3): 進化計算方面最重要的會議之一, 與CEC相當,盛會型.
ICASSP (3): 語音方面最重要的會議之一, 這個領域的人也不很care會議.
ICIP (3): 圖像處理方面最著名的會議之一, 盛會型.
ICPR (3): 模式識別方面最著名的會議之一, 盛會型.
IEA/AIE (3): 人工智能應用會議. 一般的會議提名優秀論文的通常只有幾篇文章, 被提名
就已經是很高的榮譽了, 這個會很有趣, 每次都搞1、20篇的優秀論文提名, 專門搞幾個
session做被提名論文報告, 倒是很熱鬧.
IJCNN (3): 神經網絡方面最重要的會議, 盛會型, 參見CEC的介紹.
IJNLP (3): 計算語言學/自然語言處理方面比較著名的一個會議.
PRICAI (3): 亞太綜合型人工智能會議, 雖然歷史不算短了, 但因爲比它好或者相當的綜合
型會議太多, 所以很難上升.
Combined List:
說明: 純屬個人看法, 僅供參考. tier-1的列得較全, tier-2的不太全, tier-3的很不全.
同分的按字母序排列. 不很嚴謹地說, tier-1是可以令人羨慕的, tier-2是可以令人尊敬的
,由於AI的相關會議非常多, 所以能列進tier-3的也是不錯的
tier-1:
IJCAI (1+): International Joint Conference on Artificial Intelligence
AAAI (1): National Conference on Artificial Intelligence
COLT (1): Annual Conference on Computational Learning Theory
CVPR (1): IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
ICCV (1): IEEE International Conference on Computer Vision
ICML (1): International Conference on Machine Learning
NIPS (1): Annual Conference on Neural Information Processing Systems
ACL (1-): Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics
KR (1-): International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning
SIGIR (1-): Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval
SIGKDD (1-): ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
UAI (1-): International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence
tier-2:
AAMAS (2+): International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems
ECCV (2+): European Conference on Computer Vision
ECML (2+): European Conference on Machine Learning
ICDM (2+): IEEE International Conference on Data Mining
SDM (2+): SIAM International Conference on Data Mining
ICAPS (2): International Conference on Automated Planning and Scheduling
ICCBR (2): International Conference on Case-Based Reasoning
COLLING (2): International Conference on Computational Linguistics
ECAI (2): European Conference on Artificial Intelligence
ALT (2-): International Conference on Algorithmic Learning Theory
EMNLP (2-): Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing
ILP (2-): International Conference on Inductive Logic Programming
PKDD (2-): European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases
tier-3:
ACCV (3+): Asian Conference on Computer Vision
DS (3+): International Conference on Discovery Science
ECIR (3+): European Conference on IR Research
ICTAI (3+): IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence
PAKDD (3+): Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining
ICANN (3+): International Conference on Artificial Neural Networks
AJCAI (3): Australian Joint Conference on Artificial Intelligence
CAI (3): Canadian Conference on Artificial Intelligence
CEC (3): IEEE Congress on Evolutionary Computation
FUZZ-IEEE (3): IEEE International Conference on Fu Systems
GECCO (3): Genetic and Evolutionary Computation Conference
ICASSP (3): International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing
ICIP (3): International Conference on Image Processing
ICPR (3): International Conference on Pattern Recognition
IEA/AIE (3): International Conference on Industrial and Engineering
Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems
IJCNN (3): International Joint Conference on Neural Networks
IJNLP (3): International Joint Conference on Natural Language Processing
PRICAI (3): Pacific-Rim International Conference on Artificial Intelligence