nlpcc会议级别

NLPCC会议论文是C类会议，是国际顶级会议论文。

NLPCC全称为CCF国际自然语言处理与中文计算会议，会议由中国计算机学会（CCF）主办，CCF中文信息技术专业委员会（CCF TCCI）及高校（每年通过投票选举）承办。会议内容主要围绕自然语言处理（NLP）和中文计算（CC）两方面来进行。

NLPCC从2011年开始举办，至今已成功举办 8 届；尽管举办时间很短，但成长却很迅速，在今年4月最新的CCF推荐国际学术会议和期刊目录中 NLPCC被评选为 C类会议，这说明其已经在NLP领域具备国际影响力，已然成为国内（甚至国际）中文 NLP领域最为重要的会议之一。

CCF推荐会议分为A、B、C三类，会议论文指“Fullpaper”或“Regularpaper”（正式发表的长文），对于会议上其他形式发表的论文如Shortpaper、Demopaper、TechnicalBrief、Summary以及作为伴随会议的Workshop等不计入目录考虑的范围。

扩展资料：

对计算机领域论文进行评价的模式被国内很多高校和科研机构采纳，不排除也有部分人并不看好。因为其有利于鼓励科研工作者向本学科的高级区域投稿，所以CCF推荐会议目录是国内评价计算机领域会议水平的主流标准。

这次的调整申请中，从B类升级A类的会议猛增，尤其是人工智能等领域：

为了提供国内高校和科研单位作为学术评价的参考依据，推动国内计算机领域同行评价和学术进步，CCF于2010年8月发布了《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录》（第一版），并先后在此基础上进行了第二版和第三版的修订。按照工作规程，2015年将进行第四版的修订工作。为此，CCF学术工委于2014年12月17日开始启动第四版修订，并通知各专业委员会进行广泛的意见征集。

截至2015年2月20日，学会秘书处共收到来自23个专委会的134份调整意见。2015年3月初交由学术工委进行汇总和分类。现将目录调整意见提议情况公示如下。其中，对于申请调整为A类的会议，原则上要求专委会提交了该会议近三年的相关数据（如投稿数、录用论文数、参会人数等），在此一并列出（点击“备注”栏的“相关数据”可以进一步查看）。

一般在图形图像领域CCF的C类会议录用率在40%~50%之间，基本录用的话扩展一下投稿3区或4区sci应该稳稳地录用吧，当然CCF的B类或A类会议如果能录用的话，说明已经很强大了喔。

分项叙述法。召开大中型会议或议题较多的会议，一般要采取分项叙述的办法，即把会议的主要内容分成几个大的问题，然后另上标号或小标题，分项来写。

这种写法侧重于横向分析阐述，内容相对全面，问题也说得比较细，常常包括对目的、意义、现状的分析，以及目标、任务、政策措施等的阐述。这种纪要一般用于需要基层全面领会、深入贯彻的会议。

根据会议性质、规模、议题等不同，大致可以有以下几种写法：

集中概述法。这种写法是把会议的基本情况，讨论研究的主要问题，与会人员的认识、议定的有关事项（包括解决问题的措施、办法和要求等）。

用概括叙述的方法，进行整体的阐述和说明。这种写法多用于召开小型会议，而且讨论的问题比较集中单一，意见比较统一，容易贯彻 *** 作，写的篇幅相对短小。如果会议的议题较多，可分条列述。

发言提要法。这种写法是把会上具有典型性、代表性的发言加以整理，提炼出内容要点和精神实质，然后按照发言顺序或不同内容，分别加以阐述说明。这种写法能比较如实地反映与会人员的意见。某些根据上级机关布置，需要了解与会人员不同意见的会议纪要，可采用这种写法。

《数据库系统概论》第五版p99有这样一句话：where子句与having短语的区别在于作用对象不同

《数据库系统概论》是2006年高等教育出版社出版的图书，作者是王珊、萨师煊。王珊教授，是中国人民大学信息学院教授、博士生导师。中国计算机学会副理事长，中国计算机学会数据库专委会主任，教育部第五届科学技术委员会委员，中国科学技术协会第六届全国委员会委员等。

数据库系统是为适应数据处理的需要而发展起来的一种较为理想的数据处理系统，也是一个为实际可运行的存储、维护和应用系统提供数据的软件系统，是存储介质 、处理对象和管理系统的集合体。数据管理员负责创建、监控和维护整个数据库，使数据能被任何有权使用的人有效使用。数据库管理员一般是由业务水平较高、资历较深的人员担任。

ccf b类会议相当于sci3区或4区。

1、Special Issue，就是经常听到的特刊、增刊。Special Issue录用的文章有的跟正刊一起发表，有的单独发表。

2、若期刊被SCI数据库检索，那么皮袜它的Special Issue也会被SCI数据库检索。

3、一本期刊每年可以有很多个Special Issue，并且Special Issue一般对文章的质量要求稍低，审稿快，录用率高，但这些文章严格意义上来说与正刊有很大的差别。

4、很多高校和科研机构在博士申请考核、博士申请毕业时并不认可发表在Special Issue的文章，因此谨慎向Special Issue投稿。

5、从各自定义的角度看，CCF分类、中科院SCI分区（中科院做握局分区）和JCR SCI分区（JCR分区）的主要区别面向领域不同、涵盖范围不同、分类方式不同。

ccf介绍：

1、中国计算机学会（CCF）成立于1962年，全国一级学会，独立社团法人，中国科学技术协会成员。

2、中国计算机学会是中国计算机及相关领域的学术团体，宗旨是为本领域专业人士的学术和职业发展提供服务；推动学术进步和技术成果的应用；进行学术评价，引领学术方向。

3、对在学术和技术方面有突出成就的个人和单位给予认可和表彰纯让。

4、2015年1月，CCF向国务院办公厅、中国科学技术协会、科技部和教育部递交了《中国计算机学会关于政府退出国家科技奖评审的建议》（以下简称《建议》）。

5、并且建议政府有关部门退出国家自然科学奖、技术发明奖和科技进步奖等奖项的评审工作。

中国人民大学重点实验室举办数据科学与工程学术报告会，此次报告会的目的是为了更好地了解工业界的实际需求以及平台的使用情况，加强同行之间的学术交流，促进中国人民大学计算机学科的发展，来自滴滴大数据与数据挖掘研究院的李佩博士、苏州大学的李直旭副教授、刘冠峰副教授和刘安副教授四位青年学者受邀作报告。

中国人民大学信息学院下设经济信息管理系、计算机科学与技术系、数学系，以及数据工程与知识工程研究所、管理科学与工程研究所，其中数据工程与知识工程研究所是教育部重点实验室。

李佩博士结合过去自己在LinkedIN公司的工作经验，给我们介绍了LinkedIN公司的大数据系统PYMK及其相关的生态系统。同时，也对当前流行的大数据处理平台Hadoop、Spark及各自的生态圈作了一个系统的介绍。此外，他还介绍了滴滴出行在大数据技术面临的机遇与挑战。最后，李佩博士结合自己在英属哥伦比亚大学的读博经历，向在校生推荐了大数据与机器学习领域必读的经典教材，并对他们未来的择业提出了一些中肯的建议。

李直旭副教授报告的题目是“借助Web大数据来处理数据质量问题”。李直旭副教授从六个维度( 错误数据、不一致性、丢失数据、过时数据、不适用、不确定性)介绍了数据质量问题普遍存在的一个基本事实，并简要地综述了围绕每一个维度处理数据质量问题的相关工作。结合其近年来的相关工作，以关系数据为依托，李直旭副教授分别介绍了如何借助Web中的大数据来进行记录连接(record linkage)和记录的补全工作。

刘冠峰副教授报告的题目是“社交网络与信任”。刘冠峰副教授首先介绍了社交网络及基于社交网络的各类应用，并着重指出社交网络中参与人之间的信任关系是整个社交网络各类应用的基础。基于此前提，刘冠峰副教授对其发表在ICDE‘2015(数据库A类会议)上就如何快速有效地挖掘出符合参与人之间预设信任关系的方法进行了详细的阐述。

刘安副教授系统地介绍了加密轨迹数据上的相似性计算问题。除了阐述了加密轨迹数据上的相似性计算面临的挑战，其还详细地介绍了如何通过重写三个 *** 作符(欧氏距离计算、最大最小选择、条件执行)，来实现加密轨迹数据上的相似性计算，并从理论上证明了该方法的安全性和可靠性。

以最近开源的大数据处理系统Greenplum为背景，Greenplum系统开发团队的刘奎恩博士即兴分享了其在大数据时代进行数据库开源的背景与意义。

除了在校师生，中国人民大学举办的本次报告还吸引了来自工业界和学术界(包括CCF大数据协会、中科院、EMC/Pivotal公司、百度、先锋创投等)的相关人士近50人前来参会，大家提问踊跃，本次报告得到圆满的成功。

李佩博士：2010年硕士毕业于中国人民大学信息学院数据库与智能信息检索实验室，2014年底博士毕业于英属哥伦比亚大学计算机系数据管理与挖掘实验室。2013年6月到8月以及2015年初到9月，工作于美国加州山景城LinkedIn公司SNA(搜索、网络与分析)部门，担任关系推荐系统工程师，在大数据管理与挖掘第一线从事研发工作。2015年10月至今，在滴滴出行研究院负责数据挖掘项目。在知名国际期刊和学术会议上(包括KDD、ICDE等A类国际会议)发表论文近20篇，是数据挖掘知名会议SDM’10的最佳论文获得者。

李直旭副教授：2002-2009年就读于中国人民大学信息学院攻读计算机学士和相关证书。2013年毕业于澳大利亚昆士兰大学获计算机科学博士学位。2013-2014年就职于沙特阿卜杜拉国王科技大学(KAUST)做博士后研究员，并于2014年入职苏州大学计算机科学与技术学院。目前主要从事数据质量，大数据应用，数据挖掘与信息抽取等领域的研究工作。曾参与国内外多项科研基金项目的研发工作。在IEEE TKDE, EDBT, CIKM, 名校研究生硕士/博士开放网申报名中：>

学术会议

DASFAA是一年一度的学术会议,迄今为止已经举办了24届。作为数据库与数据管理领域的顶级国际会议,DASFAA被中国计算机学会(CCF)列为B类会议。

据介绍，“数据库系统高级应用国际会议（DASFAA）”是数据库领域的知名国际学术会议，第一届DASFAA会议于1989年召开，至今已有34年历史。DASFAA会议聚焦数据库系统与应用领域的国际研究与开发前沿，深化数据库相关领域的国际学术合作与交流，旨在为数据库研究者及企业提供一个分享研究成果、讨论当前问题与挑战、探索前沿科技的国际性合作交流。DASFAA 2024会议将于明年5月份在日本岐阜举办。为推进数据库系统研究和应用深入发展，日前，第28届数据库系统高级应用国际会议（DASFAA 2023）在天津举行。来自中国、法国、韩国、日本、澳大利亚等23个国家和地区的350余名专家学者和研究人员，共同探讨数据库系统最新研究进展、行业应用及未来发展。

法国国家科学研究中心主任西海姆·阿梅尔·亚希亚博士，韩国工程院院士、首尔大学沈揆锡教授，法国里昂第一大学安吉拉·博尼法蒂教授，香港浸会大学计算机科学系主任徐建良教授4位专家在本次会议作了大会报告。

西海姆·阿梅尔·亚希亚博士作了题为“迈向人工智能驱动的数据知情教育”的大会报告，报告就人工智能赋能、数据驱动的教育教学方法展开讨论，讲述了如何将人工智能技术和数据驱动方法与现代教育理论相结合，使得数字教学平台与学习者一起形成一个良性有机互动的整体。

沈揆锡教授作了题为“数据库系统中查询的基数估计——我们现在在哪里？”的大会报告，报告梳理了数据库系统中查询优化基数估计方法的研究发展脉络，重点介绍了基于深度学习模型的查询基数估计方法相关研究的最新进展及其相较于传统方法的优势所在。

安吉拉·博尼法蒂教授作了题为“从属性图到生态系统图：往返”的大会报告，报告从图数据的广泛应用需求出发，介绍了属性图数据模型及其上的查询处理机制与模式定义语言，强调了高效率图查询处理技术对于构建图处理生态系统的重要性，并指出了该领域的未来研究方向。

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