Fachinteressengruppe für Wissensentdeckung und Data Mining

SIGKDD , die Special Interest Group (SIG) on Knowledge Discovery and Data Mining der Association for Computing Machinery (ACM) , veranstaltet eine einflussreiche jährliche Konferenz.

Die KDD-Konferenz ging aus den KDD-Workshops (Knowledge Discovery and Data Mining) der AAAI- Konferenzen hervor, die von Gregory I. Piatetsky-Shapiro in den Jahren 1989, 1991 und 1993 sowie von Usama Fayyad im Jahr 1994 ins Leben gerufen wurden. ^{[ 1 ]} Die Konferenzbeiträge der einzelnen Tagungsbände der SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining werden über die ACM veröffentlicht . ^{[ 2 ]} KDD gilt weithin als das einflussreichste Forum für Forschung im Bereich Wissensentdeckung und Data Mining. ^{[ 3 ] [ 4 ]}

Die KDD-Konferenz findet seit 1995 jährlich statt, und SIGKDD wurde 1998 eine offizielle ACM Special Interest Group. Frühere Konferenzorte sind auf der KDD-Konferenz-Website aufgeführt. ^{[ 6 ]}

Die jährlich stattfindende ACM SIGKDD-Konferenz gilt als eine der wichtigsten Veranstaltungsstätten auf diesem Gebiet. Dies geht aus Statistiken hervor, die die unabhängige Forscherin Lexing Xie in ihrer Analyse „Visualizing Citation Patterns of Computer Science Conferences“ ^{[ 7 ]} im Rahmen ihrer Forschung im Computation Media Lab der Australian National University bereitgestellt hat:

• Auf der ACM SIGKDD-Konferenz wurden in den Jahren 1994–2015 (einschließlich) 4489 Beiträge veröffentlicht.
• Diese 4489 Artikel wurden insgesamt 112570 Mal in 3033 Publikationen zitiert.
• 56 % dieser 3033 Veranstaltungsorte zählen zu den Top 25 Veranstaltungsorten in ihrem Bereich.

Die jährliche Konferenz der ACM SIGKDD wurde von der unabhängigen Organisation Computing Research and Education (CORE) mit der Höchstnote A* ausgezeichnet. ^{[ 8 ]}

Wie alle führenden Konferenzen stellt auch SIGKDD hohe Anforderungen an die Präsentation und Veröffentlichung eingereichter Beiträge. Der Fokus liegt auf innovativer Forschung in den Bereichen Data Mining, Wissensentdeckung und Big-Data-Analyse. Beiträge mit Schwerpunkt auf theoretischen Grundlagen werden besonders begrüßt, ebenso wie neuartige Modellierungs- und algorithmische Ansätze für spezifische Data-Mining-Probleme in wissenschaftlichen, wirtschaftlichen, medizinischen und ingenieurwissenschaftlichen Anwendungen. Visionäre Beiträge zu neuen und aufkommenden Themen sind besonders willkommen. Autoren werden ausdrücklich davon abgeraten, Beiträge einzureichen, die lediglich inkrementelle Ergebnisse präsentieren oder keine signifikanten Fortschritte gegenüber bestehenden Ansätzen bieten. ^{[ 9 ]}

Im Jahr 2014 reichten über 2.600 Autoren aus mindestens vierzehn Ländern mehr als tausend Beiträge für die Konferenz ein. 151 Beiträge wurden schließlich zur Präsentation und Veröffentlichung angenommen, was einer Annahmequote von 14,6 % entspricht. ^{[ 10 ]} Diese Annahmequote liegt etwas niedriger als die anderer führender Informatikkonferenzen, die typischerweise eine Quote von 15–25 % aufweisen. ^{[ 11 ]} Die Annahmequote einer Konferenz ist jedoch nur ein Näherungswert für ihre Qualität. Beispielsweise hat die WSDM-Konferenz im Bereich Information Retrieval eine niedrigere Annahmequote als die höherrangige SIGIR-Konferenz . ^{[ 12 ]}

Die Gruppe würdigt Mitglieder der KDD-Community mit ihrem jährlichen Innovationspreis und Servicepreis. ^{[ 13 ]}

Jährlich verleiht KDD einen Best Paper Award ^{[ 14 ]} , um Beiträge auszuzeichnen, die auf der jährlichen SIGKDD-Konferenz präsentiert wurden und das grundlegende Verständnis des Gebiets der Wissensentdeckung in Daten und Data Mining erweitern. Es werden zwei Preise für Forschungsarbeiten vergeben: der Best Research Paper Award und der Best Student Paper Award. ^{[ 15 ]}

Der Gewinn des ACM SIGKDD Best Paper Award (Best Research Track Paper) gilt international als bedeutende Auszeichnung in der Karriere eines Forschers. Die Autoren konkurrieren mit etablierten Fachleuten, darunter Professoren mit unbefristeten Stellen, Führungskräfte und namhafte Branchenexperten führender Institutionen. Häufig veröffentlichen die Institutionen der Preisträger sowie Fachmedien Artikel und Pressemitteilungen, um diese Leistung zu würdigen. ^{[ 16 ] [ 17 ]}

Mit diesem Preis werden innovative wissenschaftliche Artikel gewürdigt, die das grundlegende Verständnis des Gebiets der Wissensentdeckung in Daten und Data-Mining erweitern. Jedes Jahr wird der Preis an die Autoren des nach diesem Kriterium stärksten Artikels verliehen, die in einem strengen Auswahlverfahren ermittelt werden. ^{[ 15 ]}

Der Auswahlprozess umfasst mehrere Runden von Peer-Reviews nach strengen Kriterien. Das Auswahlkomitee besteht aus führenden Experten, die die Qualität und den Innovationsgrad der eingereichten wissenschaftlichen Artikel unabhängig und fundiert analysieren. Die Gutachter müssen anerkannte Fachexperten sein, die umfassend zu dem jeweiligen Themengebiet des Artikels beigetragen haben. Sie dürfen zudem in keinerlei Verbindung zu den Autoren stehen.

Zunächst werden alle zur ACM SIGKDD-Konferenz eingereichten Beiträge von Mitgliedern des Programmkomitees des jeweiligen Forschungsbereichs begutachtet. Jeder Beitrag wird von mehreren Komiteemitgliedern eingehend geprüft, und die Autoren erhalten detailliertes Feedback. Nach der Begutachtung entscheiden die Komiteemitglieder anhand der Neuartigkeit, der technischen Qualität, des potenziellen Einflusses, der Verständlichkeit sowie der Klarheit, der korrekten Durchführung und der Reproduzierbarkeit der experimentellen Methoden und Ergebnisse über die Annahme oder Ablehnung des Beitrags. ^{[ 9 ]} Im Rahmen dieses Prozesses bewerten die Komiteemitglieder auch die Qualität jedes Beitrags anhand der genannten Kriterien und sprechen Empfehlungen für die Auszeichnung „Bester Beitrag im Forschungsbereich“ aus.

Die Kandidaten für den Best Paper Award (Best Research Track Paper) werden von den Konferenzleitern und dem Best Paper Award-Komitee eingehend geprüft. Die endgültige Entscheidung über die Preisvergabe basiert auf dem Beitrag der Autoren zum Verständnis des Fachgebiets Wissensentdeckung und Data Mining. Die Autoren eines einzelnen Beitrags, die den größten Fortschritt auf diesem Gebiet erzielt haben, werden als Preisträger ausgewählt. Jeder, der einen wissenschaftlichen Artikel bei SIGKDD einreicht, kann für diesen Preis berücksichtigt werden.

Der ACM SIGKDD Best Paper Award (Best Research Track Paper) wurde zwischen 1997 und 2014 an 49 Personen verliehen. Unter diesen Personen befinden sich zumeist angesehene Persönlichkeiten und etablierte Fachleute mit herausragenden Karrieren, die bedeutende Beiträge zu ihrem Fachgebiet geleistet haben.

Der einzige Unterschied zwischen dem „Best Student Paper Award“ und dem „Best Paper Award (Best Research Track Paper)“ besteht in der Begrenzung des Wettbewerbs.

Alle an der Konferenz teilnehmenden Autoren werden gleichermaßen für den "Best Paper Award (Best Research Track Paper)" berücksichtigt, und der Wettbewerb ist nicht auf eine bestimmte Region, Bevölkerungsgruppe oder Altersgruppe beschränkt.

Der „Best Student Paper Award“ ist jedoch ausschließlich studentischen Autoren vorbehalten. Mit dem „Best Student Paper Award“ werden Arbeiten ausgezeichnet, die auf der jährlichen SIGKDD-Konferenz präsentiert werden und bei denen ein Student Erstautor ist, die das grundlegende Verständnis des Gebiets der Wissensentdeckung in Daten und Data Mining erweitern. ^{[ 15 ]}

SIGKDD veranstaltet jedes Jahr im Rahmen der jährlichen Konferenz den KDD Cup ^{[ 18 ]} , einen Data-Mining-Wettbewerb. Dieser richtet sich an Mitglieder aus Industrie und Wissenschaft, insbesondere an Studierende, die sich für KDD interessieren .

SIGKDD veröffentlicht seit Juni 1999 ^{[ 20 ]} , dem Jahr , in dem Usama Fayyad die Rolle des Gründungsherausgebers bei der Gründung von ACM SIGKDD übernahm, auch eine halbjährlich erscheinende wissenschaftliche Zeitschrift mit dem Titel SIGKDD Explorations ^{[ 19 ] . Chefredakteure:}

• Charu Aggarwal (seit 2014)
• Bart Goethals (2010–2013)
• Osmar R. Zaiane (2008–2010)
• Ramakrishnan Srikant ^{[ 21 ]} (2006–2007)
• Sunita Sarawagi (2003–2006)
• Usama Fayyad (Gründungs-Chefredakteur) (1999–2002)

Der ursprüngliche Gründungsvorstand von SIGKDD im Jahr 1998 setzte sich wie folgt zusammen:

• Won Kim, Präsident, Cyber ​​Database Solutions, Vorsitzender von SIGKDD
• Rakesh Agrawal, IBM Almaden, SIGKDD Sekretär/Schatzmeister
• Usama Fayyad , Microsoft Research , Direktor von SIGKDD und Chefredakteur des SIGKDD Explorations Newsletter
• Gregory Piatetsky-Shapiro , Knowledge Stream Partners, SIGKDD-Direktor
• Daryl Pregibon, AT&T Labs, SIGKDD-Direktor
• Padhraic Smyth, Universität von Kalifornien, Irvine, Direktor von SIGKDD

Aktueller Vorsitzender:

• Bing Liu (2013–)

Ehemalige Vorsitzende:

• Usama Fayyad (2009–2013)
• Gregory Piatetsky-Shapiro (2005–2009)
• Won Kim (1998–2005)

Ehemaliger Vorstand (2009–2013)

• Johannes Gehrke
• Robert Grossman
• David D. Jensen
• Raghu Ramakrishnan
• Sunita Sarawagi
• Ramakrishnan Srikant

Informationsdirektoren:

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

• ACM SIGAI
• ACM SIGMOD
• ICML
• NIPS
• IEEE ICDM
• WWW

• Offizielle Website
• ACM SIGKDD Explorations