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ISTP检索会议发表,EI会议检索发表,ja检索期刊发表

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EI是美国工程信息公司(Engineering Information Inc.)于1998年在清华大学建立Ei中国镜像站。提供基于 Web 方式的 EI Village 信息服务。到目前为止,已经有近70所高校订购了该数据库。Ei Compendex是全世界最早的工程文摘来源。Ei Compendex数据库每年新增的50万条文摘索引信息分别来自5100种工程期刊、会议文集和技术报告。Ei Compendex收录的文献涵盖了所有的工程领域,其中大约22%为会议文献,90%的文献语种是英文。Ei公司在1992年开始收录中国期刊。

EI工程索引》月刊本和《EI工程索引》年卷本其报导的内容相同。每年年终将“月刊本”汇集一起,累积编排,即成为“年卷本”,年卷本不仅是辅助索引的累积本,而且对文摘本身也进行了累积。所以有了年卷本,该年的月刊便没有什么作用了。但是某文摘在月刊中文摘号并不等同于它在年刊中的文摘号。月刊报导迅速,年卷本检索方便,各有好处,用户可根据具体情况使用不同的EI版本。

数据库三大顶级会议SIGMOD,VLDB,ICDE,数据挖掘KDD,实际相关的还有机器学习ICML,还有信息检索的SIGIR;数据库的理论会议PODS

EDBT,ICDT,CIKM,SDM,ICDM,PKDD,还有ECML欧洲的机器学习会议(这个应该是1.5档的,比一般的二流好)

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。这几年来每年都有人冒充牛人的风格来投稿,有的还真进去了。 反而VLDB的审稿质量一直很高。每年的VLDB都有很理论的paper。

一般来说,我感觉大家还是认为SIGMOD要好那么一点点。根据我个人读过的文章,也有这样的感觉。不过这个并不重要了,有差别也是那么一点。

PODS:95分。是“数据库理论的最好会议,也是一个很好的理论会议”。每年总是co-located with SIGMOD。感觉其中算法背景的人占主流(你可以数数PODS文章中有多少来自Motwani group),也有一部分AI背景的人(毕竟SIGART也是主办者之一)。它的影响力远不及SIGMOD,然而其中文章的质量比较整齐,variance小于SIGMOD(以及其他任何数据库会议)。有一位牛人说:“PODS never had a really bad paper,”这是它值得骄傲的地方。

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