Специальная группа по поиску знаний и анализу данных

В этой статье есть несколько проблем. Помогите улучшить ее или обсудите эти проблемы на странице обсуждения . ( Узнайте, как и когда удалять эти сообщения ) Для проверки данной статьи необходимы дополнительные цитаты .Пожалуйста, помогите улучшить эту статью , добавив ссылки на надежные источники . Материалы без ссылок могут быть оспорены и удалены. Найти источники:  "Special Interest Group on Knowledge Discovery and Data Mining" – новости  · газеты  · книги  · ученый  · JSTOR ( Сентябрь 2016 )( Узнайте, как и когда удалить это сообщение ) Эта статья может потребовать очистки, чтобы соответствовать стандартам качества Википедии . Конкретная проблема: слишком рекламный текст, проза нуждается в переписывании.Пожалуйста, помогите улучшить эту статью, если можете. ( Сентябрь 2016 )( Узнайте, как и когда удалить это сообщение ) ( Узнайте, как и когда удалить это сообщение )

SIGKDD , представляющая Специальную группу по интересам (SIG) по обнаружению знаний и интеллектуальному анализу данных Ассоциации вычислительной техники (ACM) , проводит влиятельную ежегодную конференцию.

Конференция KDD выросла из семинаров KDD (Knowledge Discovery and Data Mining) на конференциях AAAI , которые были начаты Грегори И. Пятецким-Шапиро в 1989, 1991 и 1993 годах и Усамой Файядом в 1994 году . ^[1] Доклады каждой конференции SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining публикуются через ACM . ^[2] KDD широко считается самым влиятельным форумом для исследований в области обнаружения знаний и добычи данных. ^{[3] [4]}

Конференция KDD проводится ежегодно с 1995 года, а в 1998 году SIGKDD стала официальной специальной группой по интересам ACM. Места проведения прошлых конференций указаны на веб-сайте конференции KDD. ^[6]

Ежегодная конференция ACM SIGKDD признана флагманским мероприятием в этой области. На основе статистики, предоставленной независимым исследователем Лексингом Кси в ее анализе «Визуализация моделей цитирования конференций по компьютерным наукам» ^[7] в рамках исследования в Computation Media Lab в Австралийском национальном университете:

• На конференции ACM SIGKDD в период с 1994 по 2015 год (включительно) было опубликовано 4489 статей.
• Эти 4489 статей получили в общей сложности 112570 ссылок на 3033 площадках.
• 56% из этих 3033 объектов входят в число 25 лучших в отрасли.

Ежегодная конференция ACM SIGKDD получила высшую оценку A* от независимой организации Computing Research and Education (также известной как CORE). ^[8]

Как и все флагманские конференции, SIGKDD предъявляет высокие требования к представлению и публикации представленных статей. Основное внимание уделяется инновационным исследованиям в области добычи данных, открытия знаний и крупномасштабной аналитики данных. Особо приветствуются статьи, подчеркивающие теоретические основы, а также новые подходы к моделированию и алгоритмизации конкретных проблем добычи данных в научных, деловых, медицинских и инженерных приложениях. Особо приветствуются провидческие статьи по новым и развивающимся темам. Авторам категорически не рекомендуется подавать статьи, содержащие только дополнительные результаты или не дающие существенных преимуществ по сравнению с существующими подходами. ^[9]

В 2014 году более 2600 авторов из как минимум четырнадцати стран представили на конференцию более тысячи статей. В итоге 151 статья была принята для презентации и публикации, что составляет уровень принятия 14,6%. ^[10] Этот уровень принятия немного ниже, чем у других ведущих конференций по компьютерным наукам, которые обычно имеют уровень 15–25%. ^{[11] Уровень принятия конференции является лишь косвенным показателем ее качества. Например, в области информационного поиска конференция WSDM имеет более низкий уровень принятия, чем} SIGIR с более высоким рейтингом . ^[12]

Группа отмечает членов сообщества KDD ежегодной премией за инновации и наградой за обслуживание. ^[13]

Каждый год KDD представляет награду за лучшую статью ^[14] , чтобы отметить статьи, представленные на ежегодной конференции SIGKDD, которые продвигают фундаментальное понимание области обнаружения знаний в данных и интеллектуальном анализе данных. Присуждаются две награды за исследовательские работы: лауреаты премии за лучшую исследовательскую работу и лауреаты премии за лучшую студенческую работу. ^[15]

Получение премии ACM SIGKDD Best Paper Award (Best Research Track Paper) широко считается международно признанным значительным достижением в карьере исследователя. ^{[ кем? ]} Авторы соревнуются с признанными профессионалами в этой области, такими как штатные профессора, руководители и выдающиеся отраслевые эксперты из ведущих учреждений. Обычно можно найти статьи в прессе и новостные объявления от учреждений-победителей и профессиональных СМИ, чтобы отметить это достижение. ^{[16] [17]}

Эта награда присуждается инновационным научным статьям, которые продвигают фундаментальное понимание области открытия знаний в данных и интеллектуальном анализе данных. Ежегодно награда вручается авторам самой сильной статьи по этому критерию, отобранным в ходе строгого процесса. ^[15]

Процесс отбора следует за несколькими раундами рецензий коллег по строгим критериям. Отборочная комиссия состоит из ведущих экспертов, которые предоставляют глубокий и независимый анализ достоинств и степени инновационности научных статей, представленных каждым автором. Рецензенты должны быть признанными экспертами в предметной области, внесшими большой вклад в конкретную предметную область, рассматриваемую в статье. Рецензенты также должны быть полностью неаффилированы с авторами.

Во-первых, все представленные на конференцию ACM SIGKDD статьи рассматриваются членами комитета программы исследовательского трека. Каждая представленная статья тщательно рассматривается несколькими членами комитета, и каждому автору дается подробная обратная связь. После рассмотрения члены комитета принимают решения о принятии или отклонении статьи на основе новизны статьи, технического качества, потенциального воздействия, ясности, а также того, являются ли экспериментальные методы и результаты понятными, хорошо выполненными и воспроизводимыми. ^[9] В ходе процесса члены комитета также оценивают достоинства каждой статьи на основе вышеуказанных факторов и принимают решение о рекомендации кандидатов на премию Best Paper Award (Best Research Track Paper).

Кандидаты на премию Best Paper Award (Best Research Track Paper) тщательно рассматриваются председателями конференций и комитетом по присуждению премии Best Paper Award. Окончательное решение о присуждении премии основывается на уровне продвижения авторов в понимании области открытия знаний и добычи данных. Авторы одной статьи, которые, как считается, внесли наибольший вклад в эту область, выбираются в качестве получателей этой премии. Любой, кто представляет научную статью в SIGKDD, рассматривается для получения этой премии.

Премия ACM SIGKDD за лучшую статью (лучшая исследовательская статья) была вручена 49 лицам в период с 1997 по 2014 год. Среди этих лиц большинство — выдающиеся личности и признанные профессионалы с выдающейся карьерой, внесшие значительный вклад в эту область.

Единственным различием между «Премией за лучшую студенческую работу» и «Премией за лучшую работу (лучшая исследовательская работа)» является ограничение в конкурсе.

Все авторы, участвующие в конференции, в равной степени рассматриваются в качестве претендентов на премию «Лучшая статья (лучшая исследовательская работа)», и премия не ограничивает конкурсантов каким-либо конкретным регионом, населением или возрастной группой.

Однако «Лучшая студенческая статья» присуждается только авторам-студентам. «Лучшая студенческая статья» присуждается за статьи, представленные на ежегодной конференции SIGKDD, где первым автором является студент, которые продвигают фундаментальное понимание области обнаружения знаний в данных и интеллектуальном анализе данных. ^[15]

SIGKDD ежегодно спонсирует соревнование по добыче данных KDD Cup ^[18] в рамках ежегодной конференции. Оно нацелено на представителей отрасли и академических кругов , особенно студентов, интересующихся KDD .

SIGKDD также публикует двухгодичный академический журнал под названием SIGKDD Explorations ^[19] с июня 1999 года ^[20] , когда Усама Файяд занял должность главного редактора-основателя, когда был сформирован ACM SIGKDD. Главные редакторы:

• Чару Аггарвал (с 2014)
• Барт Геталс (2010-2013)
• Осмар Р. Зайан (2008–2010)
• Рамакришнан Шрикант ^[21] (2006–2007)
• Сунита Сараваги (2003–2006)
• Усама Файяд (главный редактор-основатель) (1999–2002 гг.)

В состав первоначального Совета директоров SIGKDD, созданного в 1998 году, входили:

• Вон Ким, президент Cyber ​​Database Solutions, председатель SIGKDD
• Ракеш Агравал, IBM Almaden, секретарь/казначей SIGKDD
• Усама Файяд , Microsoft Research , директор SIGKDD и главный редактор информационного бюллетеня SIGKDD Explorations
• Григорий Пятецкий-Шапиро , Knowledge Stream Partners, директор SIGKDD
• Дэрил Прегибон, AT&T Labs, директор SIGKDD
• Падраик Смит, Калифорнийский университет в Ирвайне, директор SIGKDD

Действующий председатель:

• Бин Лю (2013–)

Бывшие председатели:

• Усама Файяд (2009–2013)
• Григорий Пятецкий-Шапиро (2005–2009)
• Вон Ким (1998–2005)

Бывший Исполнительный комитет (2009–2013)

• Йоханнес Герке
• Роберт Гроссман
• Дэвид Д. Дженсен
• Рагху Рамакришнан
• Сунита Сараваги
• Рамакришнан Шрикант

Директора по информации:

• Анкур Тередесай (2011–)
• Габор Мелли (2004–2011)
• Рамакришнан Шрикант (1998–2003)

• ACM СИГАИ
• ACM СИГМОД
• МКМЛ
• НИПС
• IEEE ICDM
• WWW

• Официальный сайт
• Исследования ACM SIGKDD