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计算机科学的论文最大特点在于:

极度重视会议,而期刊则通常只用来做re-publication,也就是说很多期刊文章是会议论文的扩展版,而不是首发的工作。并且期刊的录用到发表中间的等待时间极长,有的甚至需要等上1-2年,因此即使投稿时是最新的工作,等发表的时候也不一定是最新了!(伤不起啊··╮(╯_╰)╭)

也正因为如此,很多计算机期刊的影响因子都低的惊人,很多顶级刊物也只有1到2的印象因子!

因此,要讨论计算机科学的publication,那么请忽视影响因子。

注1:下面罗列的是在手上材料的基础上整理的,仅代表我自己的看法,必然有很多遗漏,有待补充与修改。

注2:这些会议期刊都是最好的,对于初学者来说他们提供了大量的知识与内容,可以挑一些相关的文章通读与精读;对于Researcher来说,这些是证明自己的一种方式。

人工智能和机器学习(AI & ML)

[会议]

NIPS: Neural Information Processing Systems

ICML: International Conference on Machine Learning // NIPS和ICML对我来说很有难度,数学功底不够,但是确实可以提供很多很有价值的想法。

IJCAI: International Joint Conference on Artificial Intelligence

AAAI: American Association for Artificial Intelligence //IJCAI和AAAI惯例是轮流开,页数比较短(6页),非常值得一试

[期刊]

PAMI

NEURAL COMPUTATION

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

TKDE: IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING

PR: PATTERN RECOGNITION

......//还有很多,不一一列举,国内很重视期刊。

信息检索和数据挖掘 (IR & DM)

ACM SIGIR: ACM Special Interest Group on Information Retrieval //信息检索最顶级的会议,2011年第一次在中国召开,我也参加了该会议,这一届华人文章数量锐增。

WWW: International World Wide Web Conference //顶级会议,内容和web相关,但是方法涉及机器学习、信息检索、数据挖掘等。我喜欢的会议

KDD: ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining //数据挖掘最顶级的会议

//实际上这些会议的内容非常交叉,当然,任何一个会议都很难中,你需要good idea, good wrighting, good luck。大家一起加油吧!

数据库 (Database)

[会议]

ACM SIGMOD
VLDB:International Conference on Very Large Data Bases
ICDE:International Conference on Data Engineering
//这三个会议并称为数据库方向的三大顶级会议

图像与视觉 (Graphic & Computer Vision)

[会议]

ICCV: International Conference on Computer Vision

CVPR: International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

还有ECCV, ICIP, ICPR

[期刊]

IJCV: International Journal on Computer Vision

TIP: IEEE Transaction on Image Processing

其他涉及操作系统OS,软件工程SE,安全Security的会议期刊我不是很熟,暂时不列了,可以补充。

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