Loading article…
SIGKDDは、Association for Computing Machinery（ACM）の知識発見およびデータマイニングに関する特別利益団体（SIG）を代表し、影響力のある年次会議を主催している。
KDD 会議は、 1989 年、1991 年、1993 年にGregory I. Piatetsky-Shapiroが、 1994 年にUsama Fayyadが始めたAAAI会議の KDD (知識発見とデータマイニング) ワークショップから発展しました。 [ 1 ] SIGKDD 国際知識発見およびデータマイニング会議の各議事録の会議論文はACMを通じて出版されます。[ 2 ] KDD は、知識発見とデータマイニングの研究において最も影響力のあるフォーラムとして広く認識されています。[ 3 ] [ 4 ]
KDD カンファレンスは 1995 年以来毎年開催されており、SIGKDD は 1998 年に ACM の公式特別利益団体となりました。過去のカンファレンス開催地は KDD カンファレンスの Web サイトに掲載されています。[ 6 ]
毎年開催されるACM SIGKDD会議は、この分野における代表的な会議として認識されています。オーストラリア国立大学の計算メディアラボでの研究の一環として、独立研究者のLexing Xie氏が分析した「コンピュータサイエンス会議の引用パターンの可視化」[ 7 ]の統計に基づくと、次のようになります。
ACM SIGKDDの年次会議は、独立機関であるComputing Research and Education（別名CORE）から最高評価のA*を獲得した。[ 8 ]
他の主要な会議と同様に、SIGKDD では提出された論文を発表し出版するための高い要件が課せられています。焦点は、データマイニング、知識発見、大規模データ分析における革新的な研究です。理論的基盤を強調する論文は特に奨励されており、科学、ビジネス、医療、工学アプリケーションにおける特定のデータマイニング問題に対する斬新なモデリングおよびアルゴリズム的アプローチも同様に奨励されています。新しいトピックや新興トピックに関する先見性のある論文は特に歓迎されます。著者は、漸進的な結果のみを含む論文や、既存のアプローチに比べて大きな進歩を提供しない論文を提出することは明確に推奨されていません。[ 9 ]
2014年には、少なくとも14か国から2,600人以上の著者が1,000件以上の論文を会議に投稿しました。最終的に151件の論文が発表および出版のために採択され、採択率は14.6%でした。[ 10 ]この採択率は、通常15 ～ 25%である他のトップクラスのコンピュータサイエンス会議の採択率よりもわずかに低くなっています。 [ 11 ]会議の採択率は、その質の代理指標にすぎません。たとえば、情報検索の分野では、WSDM会議の採択率は、より上位のSIGIRよりも低くなっています。[ 12 ]
同グループは、毎年イノベーション賞とサービス賞を授与することで、KDDコミュニティのメンバーを表彰している。[ 13 ]
KDDは毎年、データとデータマイニングにおける知識発見の分野の基礎的理解を深める論文を表彰するために、SIGKDD年次会議で発表された論文に対して最優秀論文賞[ 14 ]を授与しています。研究論文賞は2つ授与されます。最優秀研究論文賞受賞者と最優秀学生論文賞受賞者です。[ 15 ]
ACM SIGKDD 最優秀論文賞 (最優秀研究トラック論文) を受賞することは、研究者のキャリアにおいて国際的に認められた重要な業績として広く認識されています。著者は、終身在職権を持つ教授、経営幹部、一流機関の著名な業界専門家など、その分野で確立された専門家と競います。受賞者の所属機関や専門メディアから、この業績を祝うプレス記事やニュース発表が見られるのはよくあることです。[ 16 ] [ 17 ]
この賞は、データとデータマイニングにおける知識発見の分野の基礎的理解を深める革新的な学術論文を表彰するものです。毎年、この基準で最も優れた論文の著者に、厳格な選考プロセスを経てこの賞が授与されます。[ 15 ]
選考プロセスは、厳格な基準に基づく複数回の査読を経て行われます。選考委員会は、各著者が提出した学術論文の妥当性と革新性について、洞察力に富んだ独立した分析を提供する一流の専門家で構成されています。査読者は、論文で扱われている特定の分野に多大な貢献をしてきた、その分野における著名な専門家であることが求められます。また、査読者は著者とは一切関係がないことが条件となります。
まず、ACM SIGKDD 会議に提出されたすべての論文は、研究トラック プログラム委員会のメンバーによってレビューされます。提出された各論文は、複数の委員会メンバーによって徹底的にレビューされ、各著者に詳細なフィードバックが提供されます。レビュー後、委員会メンバーは、論文の新規性、技術的な品質、潜在的な影響、明瞭さ、および実験方法と結果が明確で、適切に実行され、再現可能であるかどうかに基づいて、論文を採択するか却下するかを決定します。[ 9 ]このプロセス中に、委員会メンバーは上記の要素に基づいて各論文のメリットも評価し、最優秀論文賞（最優秀研究トラック論文）の候補者を推薦するかどうかを決定します。
最優秀論文賞（最優秀研究論文）の候補論文は、会議議長および最優秀論文賞選考委員会による厳密な審査を受けます。最終的な受賞者は、論文を通して著者が知識発見およびデータマイニング分野の理解にどれだけ貢献したかに基づいて決定されます。この分野に最も高いレベルの貢献をしたと判断された論文の著者が、受賞者として選ばれます。SIGKDDに学術論文を投稿した方は、どなたでもこの賞の対象となります。
ACM SIGKDD最優秀論文賞（最優秀研究論文賞）は、1997年から2014年の間に49名に授与されました。受賞者の多くは、輝かしい経歴を持ち、当該分野に多大な貢献をしてきた著名な人物や専門家です。
「最優秀学生論文賞」と「最優秀論文賞（最優秀研究論文）」の唯一の違いは、競争の制限である。
会議に参加するすべての著者は、「最優秀論文賞（最優秀研究論文）」の選考対象として平等に扱われ、この賞は特定の地域、人口、または年齢層に限定されるものではありません。
しかし、「最優秀学生論文賞」は学生著者のみを対象としています。「最優秀学生論文賞」は、学生が筆頭著者として発表した、データおよびデータマイニングにおける知識発見の分野の基礎的理解を深める論文を、毎年開催されるSIGKDD会議で表彰するものです。[ 15 ]
SIGKDDは、毎年開催される年次会議に合わせて、KDDカップ[ 18 ]データマイニングコンテストを主催しています。これは、 KDDに関心のある業界関係者や学術関係者、特に学生を対象としています。
SIGKDDは、1999年6月にウサマ・ファイヤードがACM SIGKDD設立時の初代編集長に就任して以来、 SIGKDD Explorations [ 19 ]というタイトルの年2回の学術誌も発行しています[ 20 ]。編集長:
1998年に設立されたSIGKDDの初代取締役会は以下のメンバーで構成されています。
現議長：
歴代議長：
元執行委員会メンバー（2009年～2013年）
情報責任者：