top conference in AI

AI里面你们比较公认的top conference. 下面同分的按字母序排列. 

IJCAI (1+): AI最好的综合性会议, 1969年开始, 每两年开一次, 奇数年开. 由于AI实在太大, 因此虽然每届基本上能录100多篇（如今已经到200多篇了），但分到每一个领域就没几篇了，象machine learning、computer vision这么大的领域每次大概也就10篇左右, 因此难度很大. 不过从录用率上来看倒不过低,基本上20%左右, 由于内行人都会掂掂份量, 没但愿的就别浪费reviewer的时间了. 最近中国大陆投往国际会议的文章象潮水同样, 并且由于国内不多有能本身把关的研究组, 因此不少会议都在complain说中国的低质量文章严重妨碍了PC的工做效率. 在这种状况下, 估计这几年国际会议的录用率都会降下去. 另外, 之前的IJCAI是没有poster的, 03年开始, 为了减小被误杀的好人, 增长了2页纸的poster.值得一提的是, IJCAI是由貌似一个公司的”IJCAI Inc.”主办的(固然实际上并非公司, 其实是个基金会), 每次会议上要发几个奖, 其中最重要的两个是IJCAI Research Excellence Award 和 Computer & Thoughts Award, 前者是终身成就奖, 每次一我的, 基本上是AI的最高奖(有趣的是, 以AI为主业拿图灵奖的6位中, 有2位还没获得这个奖), 后者是奖给35岁如下的青年科学家,每次一我的. 这两个奖的获奖演说是每次IJCAI的一个重头戏.另外, IJCAI 的 PC member 至关于其余会议的area chair, 权力很大, 由于是由PC member去找 reviewer 来审, 而不象通常会议的PC member其实就是 reviewer. 为了制约这种权力, IJCAI的审稿程序是每篇文章分配2位PC member, primary PC member去找3位reviewer, second PC member 找一位. 

AAAI (1): 美国人工智能学会AAAI的年会. 是一个很好的会议, 但其档次不稳定, 能够给到1+, 也能够给到1-或者2+, 总的来讲我给它”1″. 这是由于它的开法彻底受IJCAI制约: 每一年开, 但若是这一年的IJCAI在北美举行, 那么就停开. 因此, 偶数年里由于没有IJCAI, 它就是最好的AI综合性会议, 但由于号召力毕竟比IJCAI要小一些, 特别是欧洲人捧AAAI场的比IJCAI少得多(其实亚洲人也是), 因此比IJCAI仍是要稍弱一点, 基本上在1和1+之间; 在奇数年, 若是IJCAI不在北美, AAAI天然就变成了比IJCAI低一级的会议(1-或2+), 例如2005年既有IJCAI又有AAAI, 两个会议就进行了协调, 使得IJCAI的录用通知时间比AAAI的deadline早那么几天, 这样IJCAI落选的文章能够投往AAAI.在审稿时IJCAI 的 PC chair也在一直催, 说你们必定要快, 由于AAAI那边一直在担忧IJCAI的录用通知出晚了AAAI就麻烦了. 

COLT (1): 这是计算学习理论最好的会议, ACM主办, 每一年举行. 计算学习理论基本上能够当作理论计算机科学和机器学习的交叉, 因此这个会被一些人当作是理论计算机科学的会而不是AI的会. 我一个朋友用一句话对它进行了精彩的刻画: “一小群数学家在开会”. 由于COLT的领域比较小, 因此每一年会议基本上都是那些人. 这里顺便提一件有趣的事, 由于最近国内搞的会议太多太滥, 并且不少会议都是LNCS/LNAI出论文集, LNCS/LNAI基本上已经被搞 
臭了, 但很不幸的是, LNCS/LNAI中有一些很好的会议, 例如COLT. 

CVPR (1): 计算机视觉和模式识别方面最好的会议之一, IEEE主办, 每一年举行. 虽然题目上有计算机视觉, 但我的认为它的模式识别味道更重一些. 事实上它应该是模式识别最好的会议, 而在计算机视觉方面, 还有ICCV与之至关. IEEE一直有个倾向, 要把会办成”盛会”, 历史上已经有些会被它从quality很好的会办成”盛会”了. CVPR搞很差也要走这条路. 这几年录的文章已经很多了. 最近负责CVPR会议的TC的chair发信说, 对这个community来讲, 让好人被误杀比被坏人漏网更糟糕, 因此咱们是否是要减小好人被误杀的机会啊? 因此我估计明年或者后年的CVPR就要扩招了. 

ICCV (1): 介绍CVPR的时候说过了, 计算机视觉方面最好的会之一. IEEE主办, 每一年举行. 

ICML (1): 机器学习方面最好的会议之一. 如今是IMLS主办, 每一年举行. 参见关于NIPS的介绍. 

NIPS (1): 神经计算方面最好的会议之一, NIPS主办, 每一年举行. 值得注意的是, 这个会每一年的举办地都是同样的, 之前是美国丹佛, 如今是加拿大温哥华; 并且它是年末开会,会开完后第2年才出论文集, 也就是说, NIPS’05的论文集是06年出. 会议的名字是”Advances in Neural Information Processing Systems”, 因此, 与ICML\ECML这样的”标准的”机器学习会议不一样, NIPS里有至关一部分神经科学的内容, 和机器学习有必定的距离. 但因为会议的主体内容是机器学习, 或者说与机器学习关系紧密, 因此很多人把NIPS当作是机器学习方面最好的会议之一. 这个会议基本上控制在ichael Jordan的徒子徒孙手中, 因此对Jordan系的人来讲, 发NIPS并非难事, 一些未必很强的工做也能发上去, 但对这个圈子以外的人来讲, 想发一篇实在很难, 由于留给”外人”的口子很小. 因此对Jordan系之外的人来讲, 发NIPS的难度比ICML更大. 换句话说,ICML比较开放, 小圈子的影响不象NIPS那么大, 因此北美和欧洲人都认, 而NIPS则有些人( 
特别是一些欧洲人, 包括一些你们)坚定不投稿. 这对会议自己固然并非好事, 但由于Jordan系很强大, 因此它彷佛也不太care. 最近IMLS(国际机器学习学会)改选理事, 有资格提名的人包括近三年在ICML\ECML\COLT发过文章的人, NIPS则被排除在外了. 不管如何, 这是一个很是好的会. 

ACL (1-): 计算语言学/天然语言处理方面最好的会议, ACL (Association of Computational Linguistics) 主办, 每一年开. 

KR (1-): 知识表示和推理方面最好的会议之一, 实际上也是传统AI(即基于逻辑的AI)最好的会议之一. KR Inc.主办, 如今是偶数昕? 

SIGIR (1-): 信息检索方面最好的会议, ACM主办, 每一年开. 这个会如今小圈子气愈来愈重. 信息检索应该不算AI, 不过由于这里面用到机器学习愈来愈多, 最近几年甚至有点机器学习应用会议的味道了, 因此把它也列进来. 

SIGKDD (1-): 数据挖掘方面最好的会议, ACM主办, 每一年开. 这个会议历史比较短, 毕竟, 与其余领域相比,数据挖掘还只是个小弟弟甚至小侄儿. 在几年前还很难把它列在tier-1里面, 一方面是名声远不及其余的top conference响亮, 另外一方面是相对容易被录用. 但如今它被列在tier-1应该是毫无疑问的事情了. 另: 参见sir和lucky的介绍. 

UAI (1-): 名字叫”人工智能中的不肯定性”, 涉及表示\推理\学习等不少方面, AUAI(Association of UAI) 主办, 每一年开. 

The Second Class: 
AAMAS (2+): agent方面最好的会议. 可是如今agent已是一个通常性的概念, 几乎全部AI有关的会议上都有这方面的内容, 因此AAMAS降低的趋势很是明显. 

ECCV (2+): 计算机视觉方面仅次于ICCV的会议, 由于这个领域发展很快, 有可能升级到1-去. 

ECML (2+): 机器学习方面仅次于ICML的会议, 欧洲人极力捧场, 一些人认为它已是1-了. 我保守一点, 仍然把它放在2+. 由于机器学习发展很快, 这个会议的reputation上升很是明显. 

ICDM (2+): 数据挖掘方面仅次于SIGKDD的会议, 目前和SDM至关. 这个会只有5年历史, 上升速度之快很是惊人. 几年前ICDM还比不上PAKDD, 如今已经拉开很大距离了. 

SDM (2+): 数据挖掘方面仅次于SIGKDD的会议, 目前和ICDM至关. SIAM的底子很厚, 但在CS里面的影响比ACM和IEEE仍是要小, SDM眼看着要被ICDM超过了, 但至少目前仍是至关的. 

ICAPS (2): 人工智能规划方面最好的会议, 是由之前的国际和欧洲规划会议合并来的. 由于这个领域逐渐变冷清, 影响比之前已经小了. 

ICCBR (2): Case-Based Reasoning方面最好的会议. 由于领域不太大, 并且一直半冷不热, 因此老是停留在2上. 

COLLING (2): 计算语言学/天然语言处理方面仅次于ACL的会, 但与ACL的差距比ICCV-ECCV 
ICML-ECML大得多. 

ECAI (2): 欧洲的人工智能综合型会议, 历史好久, 但由于有IJCAI/AAAI压着, 很难往上升. 

ALT (2-): 有点象COLT的tier-2版, 但由于搞计算学习理论的人没多少, 作得好的数来数去就那么些group, 基本上到COLT去了, 因此ALT里面有很多并不是计算学习理论的内容. 

EMNLP (2-): 计算语言学/天然语言处理方面一个不错的会. 有些人认为与COLLING至关, 但我以为它仍是要弱一点. 

ILP (2-): 概括逻辑程序设计方面最好的会议. 但由于不少其余会议里都有ILP方面的内容, 因此它只能保住2-的位置了. 

PKDD (2-): 欧洲的数据挖掘会议, 目前在数据挖掘会议里面排第4. 欧洲人很想把它抬起来, 因此这些年一直和ECML一块儿捆绑着开, 但愿能借ECML把它带起来. 但由于ICDM和SDM, 这已经不太可能了. 因此今年的PKDD和ECML虽然仍是一块儿开, 但已经独立审稿了(之前是能够同时投两个会, 做者能够声明优先被哪一个会考虑, 若是ECML中不了还能够被PKDD接受). 

The Third Class: 
列得很不全. 另外, 由于AI的相关会议很是多, 因此能列在tier-3也算不错了, 基本上能进 
到全部AI会议中的前30%吧 

ACCV (3+): 亚洲的计算机视觉会议, 在亚太级别的会议里算很好的了. 
DS (3+): 日本人发起的一个接近数据挖掘的会议. 
ECIR (3+): 欧洲的信息检索会议, 前几年还只是英国的信息检索会议. 
ICTAI (3+): IEEE最主要的人工智能会议, 偏应用, 是被IEEE办烂的一个典型. 之前的quality仍是不错的, 可是办得越久声誉反倒越差了, 糟糕的是彷佛还在继续下滑, 如今其实3+已经不太呆得住了. 

PAKDD (3+): 亚太数据挖掘会议, 目前在数据挖掘会议里排第5. 

ICANN (3+): 欧洲的神经网络会议, 从quality来讲是神经网络会议中最好的, 但这个领域的人不重视会议,在该领域它的重要性不如IJCNN. 

AJCAI (3): 澳大利亚的综合型人工智能会议, 在国家/地区级AI会议中算不错的了. 

CAI (3): 加拿大的综合型人工智能会议, 在国家/地区级AI会议中算不错的了. 

CEC (3): 进化计算方面最重要的会议之一, 盛会型. IJCNN/CEC/FUZZ-IEEE这三个会议是计算智能或者说软计算方面最重要的会议, 它们常常一块儿开, 这时就叫WCCI (World Congress on Computational Intelligence). 但这个领域和CS其余分支不太同样, 却是和其余学科类似, 只重视journal, 不重视会议, 因此录用率常常在85%左右, 所录文章既有 
quality很是高的论文, 也有入门新手的习做. 

FUZZ-IEEE (3): 模糊方面最重要的会议, 盛会型, 参见CEC的介绍. 

GECCO (3): 进化计算方面最重要的会议之一, 与CEC至关，盛会型. 

ICASSP (3): 语音方面最重要的会议之一, 这个领域的人也不很care会议. 

ICIP (3): 图像处理方面最著名的会议之一, 盛会型. 

ICPR (3): 模式识别方面最著名的会议之一, 盛会型. 

IEA/AIE (3): 人工智能应用会议. 通常的会议提名优秀论文的一般只有几篇文章, 被提名就已是很高的荣誉了, 这个会颇有趣, 每次都搞一、20篇的优秀论文提名, 专门搞几个session作被提名论文报告, 却是很热闹. 

IJCNN (3): 神经网络方面最重要的会议, 盛会型, 参见CEC的介绍. 

IJNLP (3): 计算语言学/天然语言处理方面比较著名的一个会议. 

PRICAI (3): 亚太综合型人工智能会议, 虽然历史不算短了, 但由于比它好或者至关的综合型会议太多, 因此很难上升. 

Combined List: 
说明: 纯属我的见解, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全. 
同分的按字母序排列. 不很严谨地说, tier-1是能够使人羡慕的, tier-2是能够使人尊敬的 
,因为AI的相关会议很是多, 因此能列进tier-3的也是不错的 

tier-1: 
IJCAI (1+): International Joint Conference on Artificial Intelligence 
AAAI (1): National Conference on Artificial Intelligence 
COLT (1): Annual Conference on Computational Learning Theory 
CVPR (1): IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 
ICCV (1): IEEE International Conference on Computer Vision 
ICML (1): International Conference on Machine Learning 
NIPS (1): Annual Conference on Neural Information Processing Systems 
ACL (1-): Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 
KR (1-): International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning 
SIGIR (1-): Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval 
SIGKDD (1-): ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining 
UAI (1-): International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence 

tier-2: 
AAMAS (2+): International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems 
ECCV (2+): European Conference on Computer Vision 
ECML (2+): European Conference on Machine Learning 
ICDM (2+): IEEE International Conference on Data Mining 
SDM (2+): SIAM International Conference on Data Mining 
ICAPS (2): International Conference on Automated Planning and Scheduling 
ICCBR (2): International Conference on Case-Based Reasoning 
COLLING (2): International Conference on Computational Linguistics 
ECAI (2): European Conference on Artificial Intelligence 
ALT (2-): International Conference on Algorithmic Learning Theory 
EMNLP (2-): Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing 
ILP (2-): International Conference on Inductive Logic Programming 
PKDD (2-): European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases 

tier-3: 
ACCV (3+): Asian Conference on Computer Vision 
DS (3+): International Conference on Discovery Science 
ECIR (3+): European Conference on IR Research 
ICTAI (3+): IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence 
PAKDD (3+): Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining 
ICANN (3+): International Conference on Artificial Neural Networks 
AJCAI (3): Australian Joint Conference on Artificial Intelligence 
CAI (3): Canadian Conference on Artificial Intelligence 
CEC (3): IEEE Congress on Evolutionary Computation 
FUZZ-IEEE (3): IEEE International Conference on Fu Systems 
GECCO (3): Genetic and Evolutionary Computation Conference 
ICASSP (3): International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing 
ICIP (3): International Conference on Image Processing 
ICPR (3): International Conference on Pattern Recognition 
IEA/AIE (3): International Conference on Industrial and Engineering 
Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems 
IJCNN (3): International Joint Conference on Neural Networks 
IJNLP (3): International Joint Conference on Natural Language Processing 


ACL会议 

ACL会议（Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics）是天然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议，由计算语言学协会主办，每一年一届。 
涉及 
对话(Dialogue) 
篇章(Discourse) 
评测( Eval) 
信息抽取( IE) 
信息检索( IR) 
语言生成(LanguageGen) 
语言资源(LanguageRes) 
机器翻译(MT) 
多模态(Multimodal) 
音韵学/ 形态学( Phon/ Morph) 
自动问答(QA) 
语义(Semantics) 
情感(Sentiment) 
语音(Speech) 
统计机器学习(Stat ML) 
文摘(Summarisation) 
句法(Syntax) 
等多个方面 


天然语言处理及计算语言学常见缩略语 

ACL = Association for Computational Linguistics(计算语言学协会) 
AFNLP = Asian Federation of Natural Language Processing(亚洲天然语言处理联盟) 
AI = Artificial Intelligence(人工智能) 
ALPAC = Automated Language Processing Advisory Committee(语言自动处理咨询委员会) 
ASR = Automatic Speech Recognition(自动语音识别) 
CAT = Computer Assisted/Aided Translation（计算机辅助翻译） 
CBC = Clustering by Committee 
CCG = Combinatory Categorial Grammar（组合范畴语法） 
CICLing = International Conference on Intelligent text processing and Computational Linguistics（国际智能文本处理与计算语言学大会） 
CL = Computational Linguistics（计算语言学） 
COBUILD = Collins Birmingham University International Language Database（柯林斯伯明翰大学国际语言数据库） 
COLING = International Conference on Computational Linguistics（国际计算语言学大会）
CRF = Conditional Random Fields（条件随机场） 
DRS = Discourse Representation Structure（篇章表述结构） 
DRT = Discourse Representation Theory（篇章表述理论） 
EACL = European chapter of the Association for Computational Linguistics 
EBMT = Example-based machine translation（基于实例的机器翻译） 
EM = Expectation Maximization（指望最大化） 
FAHQMT = Fully Automated High-Quality Machine Translation（全自动高质量机器翻译）
FOL = First Order Logic（一阶逻辑） 
HAMT = Human Assisted/Aided Machine Translation（人工辅助机器翻译） 
HLT = Human Language Technologies（人类语言技术） 
HMM = Hidden Markov Model（隐马尔科夫模型） 
HPSG = Head-Driven Phrase Structure Grammar（中心语驱动短语结构语法） 
IE = Information Extraction（信息抽取） 
IR = Information Retrieval（信息检索） 
IST = Information Society Technologies（信息社会技术） 
KR = Knowledge Representation（知识表示） 
LFG = Lexical Functional Grammar（词汇功能语法） 
LSA = Latent Semantic Analysis（潜在语义分析）; Linguistics Society of America（美国语言学学会） 
LSI = Latent Semantic Indexing（潜在语义索引） 
MAHT = Machine Assised/Aided Human Translation（计算机辅助人工翻译） 
ME = Maximum Entropy（最大熵） 
MI = Mutual Information（互信息） 
ML = Machine Learning（机器学习） 
MRD = Machine-Readable Dictionary（机读词典） 
MT = Mechanical Translation/Machine Translation （机器翻译） 
NAACL = North American chapter of the Association for Computational Linguistics 
NE = Named Entity（命名实体） 
NEALT = Northern European Association for Language Technology 
NER = Named Entity Recognition（命名实体识别） 
NLG = Natural Language Generation（天然语言生成） 
NLP = Natural Language Processing（天然语言处理） 
NLU = Natural Language Understanding（天然语言理解） 
NML = National Museum of Language 
PLSA = Probabilistic Latent Semantic Analysis（几率潜在语义分析） 
PMI = Pointwise Mutual Information（点间互信息） 
POS = Part of Speech（词性） 
RTE = Recognising Textual Entailment 
SLT = Spoken Language Translation（口语翻译） 
SVM = Support Vector Machine（支持向量机） 
TAG = Tree-Adjoining Grammar（树邻接语法） 
TINLAP = Theoretical Issues in Natural Language Processing 
TLA = Three-letter acronym（三字母缩略语） 
TMI = Theoretical and Methodological Issues (in Machine Translation) 
TREC = The Text REtrieval Conference（文本检索会议） 
VSM = Vector Space Model（向量空间模型） 
WSD = Word Sense Disambiguation（词义消歧）