知识图谱普遍被认为是NLP下的一个子领域,因此大多数知识图谱相关的文章会发在NLP领域上。不过并不绝对,不同领域的会议关注点不同,因此人工智能的大领域的会议也会收录一些知识图谱相关的文章。写这篇博客统计一下知识图谱可能发表的顶会方便将来搜索最新的论文,紧跟大牛们的步伐。
这里的顶会主要参考CCF的推荐会议以及自己平时看的文章,整体上不是很全,还有一些可能不在CCF的推荐会议内(数据挖掘中的频繁项集?)。
贴一下CCF推荐刊物地址:CCF推荐国际学术刊物目录
可以根据目录来寻找相关的领域的会议,如下图:
个人感觉,知识图谱相关的论文大多在"数据库/数据挖掘/内容检索"和"人工智能"两个目录内。
知识图谱是目前人工智能领域研究的热点,但是各方研究的角度不同,从大的人工智能角度研究知识图谱更多的关注模型、方法和优化等方面。
AAAI: Association for the Advancement of Artificial Intelligence (人工智能发展协会)
AAAI个人感觉是一个比较综合人工智能的会议,人工智能领域下CV、NLP、各种神经网络的文章都有,总体上来说小领域区分不那么大。
官网网址:https://www.aaai.org/
由于我们关注的主要是会议,因此可以直接进入conferences,然后点击指定年份的AAAI,都有相应的官网。官网上会罗列"accepted papers"(传说中的放榜)以及会议的相关的重要的时间节点,以AAAI2020为例:
Neural Information Processing Systems(神经信息处理系统)
NeurIPS个人感觉更偏重于各种神经网络模型,个人感觉它并不关注你是做什么领域的,更关注你用了什么神经网络模型解决了什么问题。我看大概看过两篇双曲神经网络用在知识图谱上的文章在这上面发表。
官网网址:https://neurips.cc/
官网首页就有相应的重要时间点,由于时间点很多,从这里开始,我们仅报告“摘要提交时间”,“论文提交时间”,“作者反馈窗口时间”和“接受/拒绝通知(放榜)时间”:
International Conference on Machine Learning(国际机器学习大会)
ICML给我的感觉和NeurIPS很像,但是更加的综合,不仅关注神经网络方向的方法,也关注一些很新的思想方法,感觉更注重创新、方法和点子。从知识图谱的角度来说,感觉上很少有改进类的文章在这上面,都是一些很新的方法。
官网网址:https://icml.cc/
重要时间点,以ICML2020为例:
International Joint Conference on Artificial Intelligence(国际人工智能联合会议)
官网网址:https://www.ijcai.org/
重要时间点,以IJCAI2020为例:
International Conference on Learning Representations(国际表示学习大会)
这个会议的来头不小,由位列深度学习三大巨头之二的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办。从名字就可以看出,这个会议更关注表示学习,在知识图谱上也就是知识表示,知识图谱嵌入。ICLR 希望能为深度学习提供一个专业化的交流平台。但实际上 ICLR 不同于其它国际会议,得到好评的真正原因,并不只是他们二位所自带的名人光环,而在于它推行的 Open Review 评审制度。
官网网址:https://iclr.cc/
重要时间点,以ICLR2020为例:
知识图谱是由语义网络衍生出来的,很多学科分类很自然的将其分在了NLP之下的一个子领域,因此感觉语言、语义等自然语言方向上的顶会才是知识图谱的归宿。
Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics(计算语言学协会年会)
自然语言处理的顶级会议,设计自然语言处理的方方面面。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。
官网网址:https://www.aclweb.org/portal/
重要时间点,以ACL2020为例:
Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing(自然语言处理经验方法会议)
EMNLP也是自然语言领域的顶会,内容上感觉和ACL差不多,这上面的文章看得不多感触不深。
官网网址:https://2020.emnlp.org/(没有专门的emnlp的官网,每年的会议有一个专门的官网)
重要时间点,以EMNLP2020为例:
International Conference on Computational Linguistics(国际计算语言学会议)
官网网址:https://coling2020.org/
重要时间点,以COLING2020为例:
International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning(知识表示和推理原理国际会议)
顾名思义,专门的知识表示和知识推理的会议。
官网网址:http://www.kr.org/
重要时间点,以KR2020为例:
知识图谱可以从两个角度看待,一个是从自然语言的角度,另一个是从图或者网络的角度,后者是数据挖掘领域的热点。
ACM Knowledge Discovery and Data Mining(ACM知识发现和数据挖掘)
数据挖掘的经典会议,有很多非常非常经典的论文。对于知识图谱主要针对知识发现的角度。
官网网址:https://www.kdd.org/
重要时间点,以KDD2020为例:
ACM International Conference on Web Search and Data Mining(ACM国际Web搜索和数据挖掘会议)
从官网推荐的领域来看,知识图谱相关的有“语义搜索,多面搜索和知识图谱”和“知识获取和知识库的自动构建”。
官网网址:http://www.wsdm-conference.org/2020/
重要时间点,以WSDM2020为例:
European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases(欧洲机器学习与数据库知识发现的原理和实践会议)
欧洲的KDD,在欧洲的口碑很好。
官网网址:https://ecmlpkdd.org/
重要时间点,以PKDD2020为例:
最后,用一个表格总结上述会议的截稿时间和放榜时间。这里不同的会议官网给出的信息不同,有的要求先提交摘要,有的只给出了论文的截止时间,因此表格里给出的时间都是最早的截止时间(可能是论文的可能是摘要的)。
统一以2020的为例:
会议 | WSDM | AAAI | ICLR | ACL | IJCAI | ICML | SIGKDD | KR | ECML-PKDD | NeurIPS | EMNLP | COLING |
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截止时间 | 2019.08.16 | 2019.08.30 | 2019.09.25 | 2019.12.09 | 2020.01.15 | 2020.01.30 | 2020.02.13 | 2020.03.11 | 2020.03.26 | 2020.05.27 | 2020.06.03 | 2020.07.01 |
通知时间 | 2019.10.12 | 2019.11.10 | 2019.12.19 | 2020.04.03 | 2020.04.19 | 2020.06.01 | 2020.05.25 | 2020.06.03 | 2020.06.04 | 2020.10.30 | 2020.09.14 | 2020.10.01 |