全球著名期刊数据挖掘

世界计算机算法最权威会议SODA---全称ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms。世界计算机科学领域最顶级期刊JACM---全称Journal of the Association for Computing Machinery，该期刊只发表世界计算机科学领域具有最重要意义的研究工作，每年仅收录30多篇。世界数据库领域最顶级的期刊ACM TODS---全称ACM Transactions on Database Systems，该期刊全年在全世界范围不过收录30篇高水平论文世界计算机存储领域顶尖期刊ACM Transactions on Storage---该期刊全年收录文章不超过20篇世界程序语言设计领域顶级学术会议PLDI2007---全称ACM SIGPLAN Conference on Programming Language Design and Implementation世界物理学最权威学术刊PRL---全称Physical Review Letter，国内大学计算机系目前只有清华计算机系发过两篇PRL世界理论计算机领域顶级会议STOC---全称ACM Symp on Theory of Computing世界人工智能方面最顶级会议IJCAI---全称International Joint Conferences on Artificial Intelligence世界计算机视觉和模式识别领域顶级国际会CVPR---全称IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition世界信息检索领域顶级会议SIGIR---全称ACM SIGIR Special Interest Group on Information Retrieval世界数据挖掘领域最权威国际期刊IEEE TKDE---全称IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering世界数据库领域最顶级会议SIGMOD---全称ACM's Special Interest Group on Management Of Data世界计算机图形学最权威国际会议ACM SIGGRAPH世界计算语言/自然语言处理领域最顶级会议ACL---全称Association for Computational Linguistics世界理论计算机科学顶级学术期刊Theoretical Computer Science世界计算复杂性领域顶级会议CCC---全称IEEE Conference on Computational Complexity世界计算机视觉和模式识别领域顶尖期刊IEEE PAMI---全称IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence世界集成电路设计领域最顶级会议DAC---全称Design Automation Conference世界人工智能领域顶级学术会议AAAI---全称Association for the Advancement of Artificial Intelligence世界互联网领域顶级会议WWW---全称World Wide Web Conference世界通信与计算机网络领域顶级学术会议Infocom---全称IEEE Conference on Computer Communications，世界信息科学理论顶级期刊IEEE Transactions on Information Theory世界数据挖掘领域一流会议SDM---全称SIAM International Conference on Data Mining世界声学与信号处理一流会议ICASSP---全称IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing世界计算机算法与理论领域一流会议STACS---全称Symp on Theoretical Aspects of Computer Science世界计算机理论科学领域一流会议ICALP---全称International Colloquium on Automata, Languages and Programming世界数据挖掘领域一流会议ICME---全称IEEE International Conference on Multimedia & Expo世界计算机图形学领域一流会议EuroGraphics世界集成电路领域一流会议ISVLS

数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

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