計算機科學的論文最大特點在于:
極度重視會議,而期刊則通常隻用來做re-publication,也就是說很多期刊文章是會議論文的擴充版,而不是首發的工作。并且期刊的錄用到發表中間的等待時間極長,有的甚至需要等上1-2年,是以即使投稿時是最新的工作,等發表的時候也不一定是最新了!(傷不起啊··╮(╯_╰)╭)
也正因為如此,很多計算機期刊的影響因子都低的驚人,很多頂級刊物也隻有1到2的印象因子!
是以,要讨論計算機科學的publication,那麼請忽視影響因子。
注1:下面羅列的是在手上材料的基礎上整理的,僅代表我自己的看法,必然有很多遺漏,有待補充與修改。
注2:這些會議期刊都是最好的,對于初學者來說他們提供了大量的知識與内容,可以挑一些相關的文章通讀與精讀;對于Researcher來說,這些是證明自己的一種方式。
人工智能和機器學習(AI & ML)
[會議]
NIPS: Neural Information Processing Systems
ICML: International Conference on Machine Learning // NIPS和ICML對我來說很有難度,數學功底不夠,但是确實可以提供很多很有價值的想法。
IJCAI: International Joint Conference on Artificial Intelligence
AAAI: American Association for Artificial Intelligence //IJCAI和AAAI慣例是輪流開,頁數比較短(6頁),非常值得一試
[期刊]
PAMI
NEURAL COMPUTATION
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
TKDE: IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING
PR: PATTERN RECOGNITION
......//還有很多,不一一列舉,國内很重視期刊。
資訊檢索和資料挖掘 (IR & DM)
ACM SIGIR: ACM Special Interest Group on Information Retrieval //資訊檢索最頂級的會議,2011年第一次在中國召開,我也參加了該會議,這一屆華人文章數量銳增。
WWW: International World Wide Web Conference //頂級會議,内容和web相關,但是方法涉及機器學習、資訊檢索、資料挖掘等。我喜歡的會議
KDD: ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining //資料挖掘最頂級的會議
//實際上這些會議的内容非常交叉,當然,任何一個會議都很難中,你需要good idea, good wrighting, good luck。大家一起加油吧!
資料庫 (Database)
[會議]
ACM SIGMOD
VLDB:International Conference on Very Large Data Bases
ICDE:International Conference on Data Engineering
//這三個會議并稱為資料庫方向的三大頂級會議
圖像與視覺 (Graphic & Computer Vision)
[會議]
ICCV: International Conference on Computer Vision
CVPR: International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
還有ECCV, ICIP, ICPR
[期刊]
IJCV: International Journal on Computer Vision
TIP: IEEE Transaction on Image Processing
其他涉及作業系統OS,軟體工程SE,安全Security的會議期刊我不是很熟,暫時不列了,可以補充。
引用請注明: http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/6735041