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Grupo de Interés Especial en Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos

SIGKDD , que representa al Grupo de Interés Especial (SIG) sobre Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos de la Association for Computing Machinery (ACM) , organiza una...

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SIGKDD , que representa al Grupo de Interés Especial (SIG) sobre Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos de la Association for Computing Machinery (ACM) , organiza una influyente conferencia anual.

Historia de la conferencia

La Conferencia KDD surgió de los talleres KDD (Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos) en las conferencias AAAI , que fueron iniciados por Gregory I. Piatetsky-Shapiro en 1989, 1991 y 1993, y Usama Fayyad en 1994. [ 1 ] Los artículos de cada congreso de la Conferencia Internacional SIGKDD sobre Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos se publican a través de ACM . [ 2 ] KDD es ampliamente considerado el foro más influyente para la investigación en descubrimiento de conocimiento y minería de datos. [ 3 ] [ 4 ]

La conferencia KDD se celebra anualmente desde 1995, y SIGKDD se convirtió en un Grupo de Interés Especial oficial de la ACM en 1998. Las sedes de conferencias anteriores se encuentran en el sitio web de la conferencia KDD. [ 6 ]

La conferencia anual ACM SIGKDD es reconocida como un evento emblemático en el campo. Con base en las estadísticas proporcionadas por la investigadora independiente Lexing Xie en su análisis “Visualizing Citation Patterns of Computer Science Conferences” [ 7 ] como parte de la investigación en Computation Media Lab en la Universidad Nacional Australiana:

  • En la conferencia ACM SIGKDD se publicaron 4489 artículos entre los años 1994 y 2015 (ambos inclusive).
  • Estos 4489 artículos habían recibido un total de 112570 citas en 3033 plataformas.
  • El 56% de estos 3033 recintos están reconocidos como algunos de los 25 mejores del sector.

La conferencia anual de ACM SIGKDD ha recibido la máxima calificación A* de la organización independiente Computing Research and Education (también conocida como CORE). [ 8 ]

Criterios de selección

Como todas las conferencias emblemáticas, SIGKDD exige un alto nivel de presentación y publicación de los trabajos enviados. El enfoque se centra en la investigación innovadora en minería de datos, descubrimiento de conocimiento y análisis de datos a gran escala. Se alientan especialmente los trabajos que enfatizan los fundamentos teóricos, así como los enfoques novedosos de modelado y algoritmos para problemas específicos de minería de datos en aplicaciones científicas, empresariales, médicas y de ingeniería. Los trabajos visionarios sobre temas nuevos y emergentes son particularmente bienvenidos. Se desaconseja explícitamente a los autores que envíen trabajos que contengan únicamente resultados incrementales o que no aporten avances significativos con respecto a los enfoques existentes. [ 9 ]

En 2014, más de 2600 autores de al menos catorce países presentaron más de mil artículos a la conferencia. Finalmente, se aceptaron 151 artículos para su presentación y publicación, lo que representa una tasa de aceptación del 14,6 %. [ 10 ] Esta tasa de aceptación es ligeramente inferior a la de otras conferencias importantes de informática, que suelen tener una tasa del 15 % al 25 %. [ 11 ] La tasa de aceptación de una conferencia es solo una medida indirecta de su calidad. Por ejemplo, en el campo de la recuperación de información, la conferencia WSDM tiene una tasa de aceptación inferior a la de la conferencia SIGIR , que ocupa un puesto superior . [ 12 ]

Premios

El grupo reconoce a los miembros de la comunidad KDD con su Premio Anual a la Innovación y su Premio al Servicio. [ 13 ]

Cada año, KDD otorga un premio al mejor artículo [ 14 ] para reconocer los trabajos presentados en la conferencia anual SIGKDD que contribuyen a la comprensión fundamental del campo del descubrimiento de conocimiento en datos y minería de datos. Se otorgan dos premios a trabajos de investigación: el premio al mejor artículo de investigación y el premio al mejor artículo estudiantil. [ 15 ]

Premio al Mejor Artículo (Mejor Artículo de Investigación)

Ganar el premio ACM SIGKDD al mejor artículo (mejor artículo de la sección de investigación) se considera un logro significativo y reconocido internacionalmente en la carrera de un investigador. Los autores compiten con profesionales consolidados en el campo, como profesores titulares, ejecutivos y eminentes expertos de la industria de las mejores instituciones. Es común encontrar artículos de prensa y comunicados de prensa de las instituciones de los galardonados y de los medios de comunicación especializados para celebrar este logro. [ 16 ] [ 17 ]

Este premio reconoce artículos académicos innovadores que promueven la comprensión fundamental del campo del descubrimiento de conocimiento en datos y minería de datos. Cada año, el premio se otorga a los autores del artículo más destacado según este criterio, seleccionado mediante un proceso riguroso. [ 15 ]

Proceso de selección

El proceso de selección consta de varias rondas de revisión por pares bajo criterios rigurosos. El comité de selección está integrado por expertos de renombre que ofrecen un análisis perspicaz e independiente sobre los méritos y el grado de innovación de los artículos académicos presentados por cada autor. Los revisores deben ser expertos reconocidos en la materia y haber realizado importantes contribuciones al área temática específica del artículo. Asimismo, deben ser completamente independientes de los autores.

En primer lugar, todos los artículos presentados a la conferencia ACM SIGKDD son revisados ​​por miembros del comité del programa de la sección de investigación. Cada artículo presentado es revisado exhaustivamente por varios miembros del comité y se proporciona retroalimentación detallada a cada autor. Tras la revisión, los miembros del comité toman decisiones sobre la aceptación o el rechazo del artículo en función de su novedad, calidad técnica, impacto potencial, claridad y si los métodos y resultados experimentales son claros, están bien ejecutados y son reproducibles. [ 9 ] Durante el proceso, los miembros del comité también evalúan los méritos de cada artículo en función de los factores anteriores y deciden si recomiendan candidatos para el Premio al Mejor Artículo (Mejor Artículo de la Sección de Investigación).

Los candidatos al premio al mejor artículo (Mejor artículo de investigación) son evaluados exhaustivamente por los presidentes de la conferencia y el comité de selección. La decisión final se basa en el grado de contribución de los autores al conocimiento del campo del descubrimiento de conocimiento y la minería de datos. Los autores de un mismo artículo que, a juicio del jurado, hayan realizado la mayor contribución al campo, son seleccionados para recibir este premio. Cualquier persona que presente un artículo académico a SIGKDD puede optar a este galardón.

Ganadores anteriores

El premio ACM SIGKDD al mejor artículo (mejor artículo de la sección de investigación) se otorgó a 49 personas entre 1997 y 2014. Entre estas personas, la mayoría son personalidades destacadas y profesionales consolidados con trayectorias brillantes, que han realizado contribuciones significativas al campo.

Premio al mejor trabajo estudiantil

La única diferencia entre el "Premio al Mejor Trabajo Estudiantil" y el "Premio al Mejor Trabajo (Mejor Trabajo de Investigación)" radica en la limitación de la competencia.

Todos los autores que participan en la conferencia son considerados por igual para el "Premio al Mejor Artículo (Mejor Artículo de la Sección de Investigación)", y el premio no limita la competencia a ninguna región, población o grupo de edad en particular.

Sin embargo, el premio "Mejor Artículo Estudiantil" está limitado exclusivamente a autores estudiantes. Este premio reconoce los artículos presentados en la conferencia anual SIGKDD, con un estudiante como primer autor, que contribuyen a la comprensión fundamental del campo del descubrimiento de conocimiento en datos y minería de datos. [ 15 ]

Copa KDD

SIGKDD patrocina la competición de minería de datos KDD Cup [ 18 ] cada año junto con la conferencia anual. Está dirigida a miembros de la industria y la academia, en particular estudiantes, interesados ​​en KDD .

Exploraciones SIGKDD

SIGKDD también ha publicado una revista académica semestral titulada SIGKDD Explorations [ 19 ] desde junio de 1999 [ 20 ], cuando Usama Fayyad asumió el cargo de Editor en Jefe Fundador al formarse ACM SIGKDD. Editores en Jefe:

Gente

La junta directiva fundadora original de SIGKDD en 1998 estaba compuesta por:

  • Won Kim, presidente de Cyber ​​Database Solutions y presidente de SIGKDD.
  • Rakesh Agrawal, IBM Almaden, Secretario/Tesorero de SIGKDD
  • Usama Fayyad , Microsoft Research , Director de SIGKDD y Editor en Jefe del Boletín de Exploraciones de SIGKDD.
  • Gregory Piatetsky-Shapiro , socio de Knowledge Stream Partners, director de SIGKDD
  • Daryl Pregibon, director de SIGKDD en AT&T Labs
  • Padhraic Smyth, Universidad de California Irvine, Director de SIGKDD

Presidente actual:

Antiguos presidentes:

Antiguo Comité Ejecutivo (2009–2013)

Directores de información:

  • Ankur Teredesai (2011–)
  • Gabor Melli (2004–2011)
  • Ramakrishnan Srikant (1998-2003)

Véase también

Referencias

  1. ↑ "ACM SIGKDD: Conferencias" . www.sigkdd.org . Archivado del original el 15 de junio de 2006.
  2. ↑ "Evento: KDD" . acm.org . Archivado del original el 16 de junio de 2017. Consultado el 1 de septiembre de 2011 .
  3. ↑ "Clasificación de conferencias" . www.conferenceranks.com . Archivado del original el 22/10/2020 . Consultado el 30/10/2019 .
  4. ↑ "Clasificación de conferencias" . www.conferenceranks.com . Archivado del original el 11 de septiembre de 2016. Consultado el 30 de agosto de 2016 .
  5. ↑ "KDD 2024" . ACM KDD 2024. Archivado del original el 14 de diciembre de 2023. Consultado el 14 de diciembre de 2023 .
  6. ↑ "SIGKDD - Conferencias" . www.kdd.org . Archivado del original el 1 de abril de 2019. Consultado el 8 de marzo de 2019 .
  7. ↑ "KDD - Descubrimiento de conocimiento y minería de datos (1994-2015)" . cm.cecs.anu.edu.au. Archivado del original el 1 de diciembre de 2017. Consultado el 19 de noviembre de 2017 .
  8. ↑ " Portal de clasificaciones CORE - Investigación y educación en informática" . core.edu.au. Archivado del original el 21/10/2019 . Consultado el 30/10/2019 .
  9. 1 2 " [ Cerrado ] Convocatoria de ponencias, propuestas de talleres, propuestas de tutoriales | KDD 2014, 24-27 de agosto, Nueva York: Minería de datos para el bien social" . www.kdd.org . Archivado del original el 30 de octubre de 2019. Consultado el 30 de octubre de 2019 .
  10. ↑ "Perspectiva de la ciencia de datos sobre el KDD 2014" . 27 de agosto de 2014. Archivado del original el 21 de diciembre de 2015. Consultado el 18 de noviembre de 2017 .
  11. ↑ "Tasa de aceptación en conferencias de informática" . Página principal de Haofeng Jia . Archivado del original el 1 de diciembre de 2017. Consultado el 18 de noviembre de 2017 .
  12. ↑ "Principales conferencias de informática - Ranking de conferencias de informática" . research.com . Archivado del original el 30 de septiembre de 2019. Consultado el 24 de septiembre de 2019 .
  13. ↑ "Premios | Sig KDD" . www.kdd.org . Archivado del original el 26 de mayo de 2012.
  14. ↑ "Premios al mejor artículo de la conferencia KDD" . Archivado del original el 13 de julio de 2011. Consultado el 7 de abril de 2012 .
  15. 1 2 3 "PREMIOS SIGKDD AL MEJOR ARTÍCULO DE INVESTIGACIÓN" . Archivado del original el 07/12/2017 . Consultado el 17/11/2017 .
  16. ↑ "Yahoo gana el premio al mejor artículo en KDD 2009 | research.yahoo.com" . research.yahoo.com . Archivado del original el 30/10/2023 . Consultado el 23/10/2023 .
  17. ↑ "Premio KDD 2015 al mejor artículo de investigación: "Algoritmos para redes sociales público-privadas"" . blog.research.google . 17-08-2015. Archivado del original el 30-10-2023 . Consultado el 23-10-2023 .
  18. ↑ "ACM KDD CUP" . www.kdd.org . Archivado del original el 18 de marzo de 2011.
  19. ↑ Blog de SIGKDD. "Exploraciones de SIGKDD" . kdd.org . Archivado del original el 26 de julio de 2011. Consultado el 28 de julio de 2007 .
  20. ↑ Fayyad, Usama. "SIGKDD Explorations : junio de 1999, volumen 1, número 1" . www.kdd.org . ACM. Archivado del original el 13 de enero de 2016. Consultado el 31 de diciembre de 2015 . 
  21. ↑ "Página principal de Srikant" . rsrikant.com . Archivado del original el 16 de marzo de 2010. Consultado el 18 de diciembre de 2009 .
  • Sitio web oficial
  • Exploraciones de ACM SIGKDD