如何看待中国重要会议论文全文数据库地位

好。《中国重要会议论文全文数据库》是一本图书，是由国内外会议主办单位或论文汇编单位书面授权并推荐出版的重要会议论文，由中国学术期刊（光盘版）电子杂志社编辑出版的国家级连续电子出版物专辑，是很有意义的。

条件： 发表时间 between (2012-01-01,2014-05-30 and 题名=算法分析) (精确匹配)

RT Conference Proceeding

SR 1

A1

翟晓;

AD 民航深圳空中交通管理站;

T1 CL31激光云高仪基于机场天空云量的算法分析

JF

广东省气象学会2012年学术年会论文摘要文集

PB 广东省气象学会

PP 中国广东肇庆

YR 2012

OP 1

K1

天空云量:8115;CL31:5836;激光云高仪:216;算法分析:155;云气候特征:19;气象台站:19;民航气象:17;气象卫星探测:15;自动观测系统:9;主观判断:7;卫星云图:3;观测员:3;时间连续性:3;观测条件:3;二维序列:2;空间分辨率:1;运动变化:1;算法处理:1;观测结果:1;实时估测:1

AB

<正>目前,在民航气象领域,获取云量的方法主要包括通过气象卫星探测的辐射信号反演云量、地面气象台站目测云量等。通过卫星探测的卫星云图具有较好的空间覆盖性,适于反映大范围的云气候特征,而在机场气象台站,需要更好的反映机场区域云况的局地特征和变化,一般采用目测云量的方法,但由于目测视野和观测条件(如夜间)的限制,云量观测的时间连续性较差,且观测员本身的主观判断以及云的不规则形状和运动变化等因素也会给云量的观测结果带来误差。

LA

中文;

DS CNKI

RT Conference Proceeding

SR 1

A1

郭长见;

AD 厦门软件学院;

T1 基于云计算的离散粒子群负载均衡算法分析

JF 2014年全国科技工作会议论文集

PB

科技部

PP 中国北京

YR 2014

OP 1

K1 负载均衡;云计算;离散粒子群算法

AB

关于负载均衡问题的研究构成了现阶段云计算研究的热点。笔者从离散粒子群算法着手,对云计算环境里的负载均衡问题进行了简述。

LA 中文;

DS

CNKI

RT Conference Proceeding

SR 1

A1

张志强;张波;李署坚;

AD 北京航空航天大学 电子信息与工程学院;

T1 基于侧音测距方法的小卫星编队距离算法分析

JF

第六届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集

PB 中国高科技产业化研究会信号处理专家委员会

PP 中国湖南张家界

YR

2012

OP 4

K1 小卫星编队;测距音;相位差;FFT

AB

小卫星编队能够替代大型卫星的功能,设计思想上突破了传统大卫星的尺寸限制,可以实现某些大卫星所不能完成的任务。针对小卫星编队飞行队形保持与控制的实时性要求,给出了侧音一次全发的方法,实现了测距音的一次发送与提取。给出FFT法测量相位差实现侧音测距的算法推导,进行了测距精度误差分析。仿真结果表明,测量精度与主侧音信号频率、信噪比、采样点数等有关,可适当选取相关值达到预期的测距精度要求。

LA

中文;

DS CNKI

RT Conference Proceeding

SR 1

A1

靖守让;黄仰博;孙广富;

AD 国防科学技术大学四院卫星导航研发中心;

T1 导航卫星历书参数拟合算法分析及改进

JF

第四届中国卫星导航学术年会论文集-S3精密定轨与精密定位

PB

中国卫星导航系统管理办公室、科学技术部高新技术发展及产业化司、国防科工局系统工程一司、交通运输部综合规划司、教育部科学技术司、中国卫星导航定位应用管理中心、中国科学院高技术研究与发展局、中国工程院国际合作局、中国航天科技集团公司、中国航天科工集团公司、中国电子科技集团公司、武汉市人民政府

PP

中国湖北武汉

YR 2013

OP 5

K1 MEO;星历参数;历书参数;改进方法

AB

卫星导航系统历书参数的生成存在两种方法,一种是直接利用历书参数表达式拟合卫星历书参数,简称直接历书拟合法;另一种是利用星历参数表达式计算卫星星历参数,然后取出相应的历书参数简称基于星历拟合的历书生成法。对MEO卫星而言,直接历书拟合法和传统基于星历拟合的历书生成法7天内平均位置误差均在万米量级。本文对传统基于星历拟合的历书生成法进行误差分析,结果表明,星历拟合后非历书项角速度变化量Δn对卫星位置计算影响较大,因此提出将角速度变化量Δn归算到长半轴平方根A~(1/2)的改进方法。改进后得到的历书7天内位置误差从传统方法的万米量级降低到千米量级。改进方法可直接应用于卫星导航系统主控站的历书生成过程

LA

中文;

DS CNKI

RT Conference Proceeding

SR 1

A1

翟晓;

AD 民航深圳空中交通管理站;

T1 Vaisala基于机场天空云量的算法分析及检验对比

JF 创新驱动发展

提高气象灾害防御能力——S12航空与航天气象技术研究与应用

PB 中国气象学会

PP 中国江苏南京

YR 2013

OP 7

K1

激光云高仪;机场天空云量;算法;检验

AB

对Vaisala基于机场天空云量的算法原理进行分析,发现算法按照一定的时间分辨率和空间分辨率构建出机场天空云量的二维序列,利用初始模块、过滤模块、云簇聚合、云层合成、云况选择等5个模块实现算法的流程控制;通过对深圳机场目测云量与利用该算法计算出的云量作不同条件下的检验对比表明,基于机场天空云量算法能够有效实现激光云高仪对机场区域云量的的探测,利用该算法计算出的云量随云高升高与目测云量差值增大,在低云消散时,该算法存在一定的滞后性。

LA

中文;

DS CNKI

RT Conference Proceeding

SR 1

A1

韩松涛;唐歌实;陈略;王美;

AD 航天飞行动力学技术重点实验室;北京航天飞行控制中心;

T1 深空探测器DOR信号本地相关模型算法分析

JF

中国宇航学会深空探测技术专业委员会第九届学术年会论文集（中册）

PB

中国宇航学会深空探测技术专业委员会、飞行器动力学与控制教育部重点实验室、国家重点基础研究发展计划项目（深空973）办公室

PP 中国浙江杭州

YR

2012

OP 6

K1 深空测量;DOR信号;本地相关;时延;轨道模型

AB

甚长基线射电干涉测量出现于六十年代后期,具有高分辨率、高精度、多用途的特点。利用航天器主动搭载宽频带间隔的DOR信标,可以改进传统VLBI的群时延测量精度。基于DOR信号采用DeltaDOR模式进行深空探测器导航定位已成功应用于多部探测器,如对NASA的MARS

EXPRESS,VENUS

EXPRESS,ESA的ROSETTA等探测器的观测。本地相关模型算法是普遍应用的DOR侧音信号处理算法,本文对影响算法性能的诸多因素进行了详细分析,分析结果对实际工程应用中的数据处理具有重要的指导意义。

LA

中文;

DS CNKI

RT Conference Proceeding

SR 1

A1

黄鑫;苏强;赵权有;康宇;

AD 中国酒泉卫星发射中心;中国科学技术大学自动化系;

T1 脉冲雷达测量数据平滑滤波算法分析与应用

JF

第三十一届中国控制会议论文集D卷

PB 中国自动化学会控制理论专业委员会(Technical Committee on Control

Theory,Chinese Association of Automation)、中国系统工程学会(Systems Engineering Society

of China)

PP 中国安徽合肥

YR 2012

OP 4

K1 数据;平滑算法;仿真分析

AB

本文研究了基于某脉冲雷达测量技术的测量数据平滑滤波算法。着重分析了三种平滑滤波处理方法在某飞行器外d道飞行测量数据中的应用,并对同一测量数据源进行了仿真和比较。通过实验结果的比对,分析了这三种处理方法的优势与不足,给出了相应的适用别条件。

LA

中文;

DS CNKI

中国大数据六大技术变迁记_数据分析师考试

　集“Hadoop中国云计算大会”与“CSDN大数据技术大会”精华之大成， 历届的中国大数据技术大会（BDTC） 已发展成为国内事实上的行业顶尖技术盛会。从2008年的60人Hadoop沙龙到当下的数千人技术盛宴，作为业内极具实战价值的专业交流平台，每一届的中国大数据技术大会都忠实地描绘了大数据领域内的技术热点，沉淀了行业实战经验，见证了整个大数据生态圈技术的发展与演变。

2014年12月12-14日，由中国计算机学会（CCF）主办，CCF大数据专家委员会协办，中科院计算所与CSDN共同承办的 2014中国大数据技术大会(Big Data Technology Conference 2014，BDTC 2014) 将在北京新云南皇冠假日酒店拉开帷幕。大会为期三天，以推进行业应用中的大数据技术发展为主旨，拟设立“大数据基础设施”、“大数据生态系统”、“大数据技术”、“大数据应用”、“大数据互联网金融技术”、“智能信息处理”等多场主题论坛与行业峰会。由中国计算机学会主办，CCF大数据专家委员会承办，南京大学与复旦大学协办的“2014年第二届CCF大数据学术会议”也将同时召开，并与技术大会共享主题报告。

本次大会将邀请近100位国外大数据技术领域顶尖专家与一线实践者，深入讨论Hadoop、YARN、Spark、Tez、 HBase、Kafka、OceanBase等开源软件的最新进展，NoSQL/NewSQL、内存计算、流计算和图计算技术的发展趋势，OpenStack生态系统对于大数据计算需求的思考，以及大数据下的可视化、机器学习/深度学习、商业智能、数据分析等的最新业界应用，分享实际生产系统中的技术特色和实践经验。

大会召开前期，特别梳理了历届大会亮点以记录中国大数据技术领域发展历程，并立足当下生态圈现状对即将召开的BDTC 2014进行展望：

追本溯源，悉大数据六大技术变迁

伴随着大数据技术大会的发展，我们亲历了中国大数据技术与应用时代的到来，也见证了整个大数据生态圈技术的发展与衍变：

1 计算资源的分布化——从网格计算到云计算。 回顾历届BDTC大会，我们不难发现，自2009年，资源的组织和调度方式已逐渐从跨域分布的网格计算向本地分布的云计算转变。而时至今日，云计算已成为大数据资源保障的不二平台。

2 数据存储变更——HDFS、NoSQL应运而生。 随着数据格式越来越多样化，传统关系型存储已然无法满足新时代的应用程序需求，HDFS、NoSQL等新技术应运而生，并成为当下许多大型应用架构不可或缺的一环，也带动了定制计算机/服务器的发展，同时也成为大数据生态圈中最热门的技术之一。

3 计算模式改变——Hadoop计算框成主流。 为了更好和更廉价地支撑其搜索服务，Google创建了Map/Reduce和GFS。而在Google论文的启发下，原雅虎工程师Doug Cutting开创了与高性能计算模式迥异的，计算向数据靠拢的Hadoop软件生态系统。Hadoop天生高贵，时至今日已成为Apache基金会最“Hot”的开源项目，更被公认为大数据处理的事实标准。Hadoop以低廉的成本在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。因此，Hadoop技术研讨与实践分享也一直是历届中国大数据技术大会最亮眼的特色之一。

4 流计算技术引入——满足应用的低延迟数据处理需求。 随着业务需求扩展，大数据逐渐走出离线批处理的范畴，Storm、Kafka等将实时性、扩展性、容错性和灵活性发挥得淋漓尽致的流处理框架，使得旧有消息中间件技术得以重生。成为历届BDTC上一道亮丽的风景线。

5 内存计算初露端倪——新贵Spark敢与老将叫板。 Spark发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台，它立足于内存计算，从多迭代批量处理出发，兼容并蓄数据仓库、流处理和图计算等多种计算范式，是罕见的全能选手。在短短4年，Spark已发展为Apache软件基金会的顶级项目，拥有30个Committers，其用户更包括IBM、Amazon、Yahoo!、Sohu、百度、阿里、腾讯等多家知名公司，还包括了Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等多个相关项目。毫无疑问，Spark已站稳脚跟。

6 关系数据库技术进化—NewSQL改写数据库历史。 关系数据库系统的研发并没有停下脚步，在横向扩展、高可用和高性能方面也在不断进步。实际应用对面向联机分析处理（OLAP）的MPP（Massively Parallel Processing）数据库的需求最迫切，包括MPP数据库学习和采用大数据领域的新技术，如多副本技术、列存储技术等。而面向联机事务处理（OLTP）的数据库则向着高性能演进，其目标是高吞吐率、低延迟，技术发展趋势包括全内存化、无锁化等。

立足扬帆，看2014大数据生态圈发展

时光荏苒，转眼间第2014中国大数据技术大会将如期举行。在技术日新月异的当下，2014年的BDTC上又可以洞察些什么？这里我们不妨着眼当下技术发展趋势：

1 MapReduce已成颓势，YARN/Tez是否可以再创辉煌？ 对于Hadoop来说，2014是欢欣鼓舞的一年——EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco等众多巨头都加大了Hadoop方面的投入。然而对于众多机构来说，这一年却并不轻松：基于MapReduce的实时性短板以及机构对更通用大数据处理平台的需求，Hadoop 20转型已势在必行。那么，在转型中，机构究竟会遭遇什么样的挑战？各个机构如何才能更好地利用YARN所带来的新特性？Hadoop未来的发展又会有什么重大变化？为此，BDTC 2014特邀请了Apache Hadoop committer，Apache Hadoop Project Management Committee（PMC）成员Uma Maheswara Rao G，Apache Hadoop committer Yi Liu，Bikas Saha（PMC member of the Apache Hadoop and Tez）等国际顶尖Hadoop专家，我们不妨当面探讨。

2 时过境迁，Storm、Kafka等流计算框架前途未卜。 如果说MapReduce的缓慢给众多流计算框架带来了可乘之机，那么当Hadoop生态圈组件越发成熟，Spark更加易用，迎接这些流计算框架的又是什么？这里我们不妨根据BDTC 2014近百场的实践分享进行一个侧面的了解，亦或是与专家们当面交流。

3 Spark，是颠覆还是补充？ 与Hadoop生态圈的兼容，让Spark的发展日新月异。然而根据近日Sort Benchmark公布的排序结果，在海量（100TB）离线数据排序上，对比上届冠军Hadoop，Spark以不到十分之一的机器，只使用三分之一的时间就完成了同样数据量的排序。毫无疑问，当下Spark已不止步于实时计算，目标直指通用大数据处理平台，而终止Shark，开启Spark SQL或许已经初见端倪。那么，当Spark愈加成熟，更加原生的支持离线计算后，开源大数据标准处理平台这个荣誉又将花落谁家？这里我们一起期待。

4 基础设施层，用什么来提升我们的网络？ 时至今日，网络已成为众多大数据处理平台的攻坚对象。比如，为了克服网络瓶颈，Spark使用新的基于Netty的网络模块取代了原有的NIO网络模块，从而提高了对网络带宽的利用。那么，在基础设施层我们又该如何克服网络这个瓶颈？直接使用更高效的网络设备，比如Infiniband能够带来多少性能提升？建立一个更智能网络，通过计算的每个阶段，自适应来调整拆分/合并阶段中的数据传输要求，不仅提高了速度，也提高了利用率。在BDTC 2014上，我们可以从Infiniband/RDMA技术及应用演讲，以及数场SDN实战上吸取宝贵的经验。

5 数据挖掘的灵魂——机器学习。 近年来，机器学习领域的人才抢夺已进入白热化，类似Google、IBM、微软、百度、阿里、腾讯对机器学习领域的投入也是愈来愈高，囊括了芯片设计、系统结构（异构计算）、软件系统、模型算法和深度应用各个方面。大数据标志一个新时代的到来，PB数据让人们坐拥金山，然而缺少了智能算法，机器学习这个灵魂，价值的提取无疑变得镜花水月。而在本届会议上，我们同样为大家准备了数场机器学习相关分享，静候诸位参与。

而在技术分享之外，2014年第二届CCF大数据学术会议也将同时召开，并与技术大会共享主题报告。届时，我们同样可以斩获许多来自学术领域的最新科研成果。

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数据库中国家科技图书文献中心、中国学术会议文献数据库、万方数据库可以检索会议文献。

1、国家科技图书文献中心

国家科技图书文献中心（NSTL）文献服务具体内容包括：文献检索、全文提供、网络版全文、目次浏览、目录查询等。非注册用户可以免费获得除全文提供以外的各项服务，注册用户同时可以获得全文提供服务。

2、中国学术会议文献数据库

收录会议级别高，全国重点会议(会议名称包含“国际”、“中国”、“全国”等）数量占收录会议总量90%以上；是国内目前收录会议数量最多，学科覆盖最广的数据库；收集年代久远，有些机构、专业的会议已形成系列；同时收录中文与西文会议，使资源更加丰富、完整。

3、万方数据库

由万方数据公司开发的，涵盖期刊、会议纪要、论文、学术成果、学术会议论文的大型网络数据库；也是和中国知网齐名的中国专业的学术数据库。

扩展资料

万方科技信息数据库包含内容：成果专利，内容为国内的科技成果、专利技术以及国家级科技计划项目。中外标准，内容为国家技术监督局、建设部情报所提供的中国国家标准、建设标准、建材标准、行业标准、国际标准、国际电工标准、欧洲标准以及美、英、德、法国国家标准和日本工业标准等。

科技文献，包括会议文献、专业文献、综合文献和英文文献，涵盖面广，具有较高的权威性。机构，包括我国著名科研机构、高等院校、信息机构的信息。台湾系列，内容为台湾地区的科技、经济、法规等相关信息。

国家科技图书文献中心文献检索栏目向用户提供各类型科技文献题录或文摘的查询服务。文献类型涉及期刊、会议录、学位论文、科技报告、专利标准和图书等，文种涉及中、西、日、俄等。提供普通检索、高级检索、期刊检索、分类检索、自然语言检索等多种检索方式。

参考资料来源：百度百科-国家科技图书文献中心

参考资料来源：百度百科-中国学术会议文献数据库

参考资料来源：百度百科-万方数据库

不能归为期刊。期刊代码为[J]，会议论文代码为[C]，硕博论文代码为[D]

参考文献规范格式如下，请参考

一、参考文献的类型

参考文献（即引文出处）的类型以单字母方式标识，具体如下：

M——专著 C——论文集 N——报纸文章

J——期刊文章 D——学位论文 R——报告

对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。

对于英文参考文献，还应注意以下两点：

①作者姓名采用“姓在前名在后”原则，具体格式是： 姓，名字的首字母 如： Malcolm Richard Cowley 应为：Cowley, MR，如果有两位作者，第一位作者方式不变，&之后第二位作者名字的首字母放在前面，姓放在后面，如：Frank Norris 与Irving Gordon应为：Norris, F & IGordon；

②书名、报刊名使用斜体字，如：Mastering English Literature，English Weekly。

二、参考文献的格式及举例

1期刊类

格式[序号]作者篇名[J]刊名，出版年份，卷号（期号）：起止页码

举例

[1] 王海粟浅议会计信息披露模式[J]财政研究，2004,21(1)：56-58

[2] 夏鲁惠高等学校毕业论文教学情况调研报告[J]高等理科教育，2004(1):46-52

[3] Heider, ER& DCOliver The structure of color space in naming and memory of two languages [J] Foreign Language Teaching and Research, 1999, (3): 62 – 67

2专著类

格式[序号]作者书名[M]出版地：出版社，出版年份：起止页码

举例[4] 葛家澍，林志军现代西方财务会计理论[M]厦门：厦门大学出版社，2001：42

[5] Gill, R Mastering English Literature [M] London: Macmillan, 1985: 42-45

3报纸类

格式[序号]作者篇名[N]报纸名，出版日期（版次）

举例

[6] 李大伦经济全球化的重要性[N] 光明日报，1998-12-27(3)

[7] French, W Between Silences: A Voice from China[N] Atlantic Weekly, 1987-8-15(33)

4论文集

格式[序号]作者篇名[C]出版地：出版者，出版年份：起始页码

举例

[8] 伍蠡甫西方文论选[C] 上海：上海译文出版社，1979：12-17

[9] Spivak,G “Can the Subaltern Speak”[A] In CNelson & L Grossberg(eds) Victory in Limbo: Imigism [C] Urbana: University of Illinois Press, 1988, pp271-313

[10] Almarza, GG Student foreign language teacher’s knowledge growth [A] In DFreeman and JCRichards (eds) Teacher Learning in Language Teaching [C] New York: Cambridge University Press 1996 pp50-78

5学位论文

格式[序号]作者篇名[D]出版地：保存者，出版年份：起始页码

举例

[11] 张筑生微分半动力系统的不变集[D]北京：北京大学数学系数学研究所, 1983：1-7

6研究报告

格式[序号]作者篇名[R]出版地：出版者，出版年份：起始页码

举例

[12] 冯西桥核反应堆压力管道与压力容器的LBB分析[R]北京：清华大学核能技术设计研究院, 1997：9-10

7条例

格式[序号]颁布单位条例名称发布日期

举例[15] 中华人民共和国科学技术委员会科学技术期刊管理办法[Z]1991—06—05

8译著

格式[序号]原著作者 书名[M]译者，译出版地：出版社，出版年份：起止页码

三、注释

注释是对论文正文中某一特定内容的进一步解释或补充说明。注释前面用圈码①、②、③等标识。

四、参考文献

参考文献与文中注（王小龙，2005）对应。标号在标点符号内。多个都需要标注出来，而不是1-6等等 ，并列写出来。

这要分类型的，不同的领域有不同的学术会议

一，计算机网络领域

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>

二，环境卫生

2009武汉国际环境研讨会 - CESPN协办中国环境科学学会年会。暨当代环境科技、绿色产业和生态系统综合论坛第三届全国博士生学术会议-环境科学与工程第三届全国博士生学术会议G暨环境科学与工程新理论、新技术学术研讨会。环境与工程地球物理国际学术会议，会议由中国地质大学（武汉）和长江水利委员会联合主办，中国地球物理学会、国家自然科学基金委员会地学部、美国环境与工程地球物理学会和长江大学协办。第一届环境与工程地球物理国际学术会议（ICEEG）2004年6月7日至6月11日在武汉中国地质大学(武汉)隆重召开并取得圆满成功。

三，数据挖掘

1989年8月在美国底特律召开的第11届国际人工智能联合会议的专题讨论会上首次出现KDD这个术语。随后在1991年、1993年和1994年都举行KDD专题讨论会，汇集来自各个领域的研究人员和应用开发者，集中讨论数据统计、海量数据分析算法、知识表示、知识运用等问题。随着参与人员的不断增多，KDD于1995年由国际研讨会发展成为国际会议年会。

More conferences on data mining:

Design and Management of Data Warehouses（DMDW）

Int Conf on Data Mining（DMIN）

Research Issues on Data Mining and Knowledge Discovery（DMKD）

数据库管理国际会议（ACM-SIGMOD）

超大型数据库国际会议（VLDB）

数据库原理研讨会（PODS）

数据工程国际会议（ICDE）

扩展数据库技术国际会议（EDBT）

数据库理论国际会议（ICDT）

信息与知识管理国际会议（CIKM）

数据库系统高级应用国际会议（DASFAA）

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