数据挖掘会议排名（数据挖掘赛事）

数据挖掘会议排名

简介

数据挖掘是计算机科学的一个领域，它涉及从大量数据中提取知识和模式。由于数据挖掘在各个行业中的重要性日益提高，因此出现了许多会议，汇聚了该领域的研究人员和从业人员。本文对数据挖掘领域最负盛名的会议进行了排名。

顶级数据挖掘会议

1. 国际数据挖掘大会 (KDD)

始于 1995 年

由 ACM SIGKDD 组织

顶级数据挖掘会议，重点关注基础研究和前沿发展

2. 欧洲数据挖掘大会 (ECML PKDD)

始于 1996 年

由欧洲人工智能学会 (EurAI) 和机器学习研究学会 (MLR) 共同组织

侧重于数据挖掘的基础理论和算法，以及实际应用

3. 太平洋亚洲会议 - 知识发现与数据挖掘 (PAKDD)

始于 1997 年

由亚太机器学习协会 (APARM) 组织

主要关注亚太地区的数据挖掘研究和应用

4. 国际机器学习大会 (ICML)

始于 1980 年

由机器学习研究学会 (MLR) 组织

涵盖机器学习的广泛领域，包括数据挖掘

5. 美国人工智能大会 (AAAI)

始于 1980 年

由美国人工智能协会 (AAAI) 组织

聚焦于人工智能的各个方面，包括数据挖掘

6. 大数据国际会议 (BigData Congress)

始于 2015 年

由 IEEE 计算机学会 (IEEE CS) 组织

专注于大数据管理、分析和应用的各个方面，包括数据挖掘

7. 数据科学国际会议 (ICDS)

始于 2014 年

由 JMLR 组织

侧重于数据科学的基础和实践，包括数据挖掘

其他值得注意的会议

数据挖掘和知识发现学术研讨会 (SDM)

统计和计算方法国际会议 (ICSDM)

人工智能和统计学国际会议 (AISTATS)

数据科学欧洲会议 (ECDS)

机器学习应用国际会议 (ICMLA)

选择会议的考量因素

选择参加的数据挖掘会议时，应考虑以下因素：

会议范围：

会议涵盖的主题是否与您的研究或兴趣相符？

论文质量：

会议收到的论文的质量和影响力如何？

声誉：

会议在数据挖掘领域的声誉如何？

与会者：

会议将汇集哪些研究人员和从业人员？

地点和时间：

会议在哪个地点举行，在什么时间举行？

**数据挖掘会议排名****简介**数据挖掘是计算机科学的一个领域，它涉及从大量数据中提取知识和模式。由于数据挖掘在各个行业中的重要性日益提高，因此出现了许多会议，汇聚了该领域的研究人员和从业人员。本文对数据挖掘领域最负盛名的会议进行了排名。**顶级数据挖掘会议****1. 国际数据挖掘大会 (KDD)*** 始于 1995 年 * 由 ACM SIGKDD 组织 * 顶级数据挖掘会议，重点关注基础研究和前沿发展**2. 欧洲数据挖掘大会 (ECML PKDD)*** 始于 1996 年 * 由欧洲人工智能学会 (EurAI) 和机器学习研究学会 (MLR) 共同组织 * 侧重于数据挖掘的基础理论和算法，以及实际应用**3. 太平洋亚洲会议 - 知识发现与数据挖掘 (PAKDD)*** 始于 1997 年 * 由亚太机器学习协会 (APARM) 组织 * 主要关注亚太地区的数据挖掘研究和应用**4. 国际机器学习大会 (ICML)*** 始于 1980 年 * 由机器学习研究学会 (MLR) 组织 * 涵盖机器学习的广泛领域，包括数据挖掘**5. 美国人工智能大会 (AAAI)*** 始于 1980 年 * 由美国人工智能协会 (AAAI) 组织 * 聚焦于人工智能的各个方面，包括数据挖掘**6. 大数据国际会议 (BigData Congress)*** 始于 2015 年 * 由 IEEE 计算机学会 (IEEE CS) 组织 * 专注于大数据管理、分析和应用的各个方面，包括数据挖掘**7. 数据科学国际会议 (ICDS)*** 始于 2014 年 * 由 JMLR 组织 * 侧重于数据科学的基础和实践，包括数据挖掘**其他值得注意的会议*** 数据挖掘和知识发现学术研讨会 (SDM) * 统计和计算方法国际会议 (ICSDM) * 人工智能和统计学国际会议 (AISTATS) * 数据科学欧洲会议 (ECDS) * 机器学习应用国际会议 (ICMLA)**选择会议的考量因素**选择参加的数据挖掘会议时，应考虑以下因素：* **会议范围：**会议涵盖的主题是否与您的研究或兴趣相符？ * **论文质量：**会议收到的论文的质量和影响力如何？ * **声誉：**会议在数据挖掘领域的声誉如何？ * **与会者：**会议将汇集哪些研究人员和从业人员？ * **地点和时间：**会议在哪个地点举行，在什么时间举行？