知識発見とデータマイニングに関する特別研究グループ

SIGKDD は、ACM (米国計算機協会) の知識発見とデータマイニングに関する特別興味グループ(SIG)を代表する組織で、影響力のある年次会議を主催しています。

KDDカンファレンスは、1989年、1991年、1993年にグレゴリー・I・ピアテツキー＝シャピロが、 1994年にウサマ・ファイヤドが始めたAAAIカンファレンスの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・データマイニングカンファレンスの各議事録の会議論文は、} ACMを通じて出版されています。^[2] KDDは、知識発見とデータマイニング研究のための最も影響力のあるフォーラムであると広く考えられています。^{[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年に公式のACM Special Interest Groupとなった。過去のカンファレンスの開催地はKDDカンファレンスのウェブサイトに掲載されている。^[6]

毎年開催されるACM SIGKDDカンファレンスは、この分野の旗艦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コンピュテーションメディアラボの研究の一環として、独立研究者のLexing Xie氏が行った分析「コンピュータサイエンスカンファレンスの引用パターンの視覚化」^[7]で提供された統計によると、

• 1994 年から 2015 年 (含む) にかけて、ACM SIGKDD カンファレンスで 4489 件の論文が発表されました。
• これら 4489 件の論文は、3033 の会場で合計 112570 件の引用を受けました。
• これら 3033 会場のうち 56% が、この分野のトップ 25 会場として認められています。

ACM SIGKDDの年次会議は、独立組織コンピューティング研究教育（CORE）から最高評価のA*を獲得しました。^[8]

他の主要会議と同様に、SIGKDD では、提出された論文の発表と出版に高い要件が課されています。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に焦点が当てられています。理論的基礎を強調した論文は特に奨励されており、科学、ビジネス、医療、工学の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新しいモデリングとアルゴリズムのアプローチも奨励されています。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ています。著者は、漸進的な結果のみを含む論文や、既存のアプローチを大幅に上回る進歩を提供しない論文を提出することは明確に控えるように勧められています。^[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件を超える論文をこの会議に提出しました。最終的に151件の論文が発表および出版に受理され、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いです。 ^{[11]会議の採択率は、会議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、よりランクの高い}SIGIRよりも低くなっています。^[12]

このグループは、毎年イノベーション賞とサービス賞を授与してKDDコミュニティのメンバーを表彰しています。^[13]

KDDは毎年、SIGKDD年次会議で発表された、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、最優秀論文賞^[14]を授与しています。最優秀研究論文賞受賞者と最優秀学生論文賞受賞者の2つの研究論文賞が授与されます。^[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であると広く考えられています。^{[誰が？ ]}著者は、一流機関の終身教授、幹部、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合います。受賞者の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掲載されることはよくあります。^{[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授与され、厳格なプロセスによって選出されます。^[15]

選考プロセスは、厳格な基準に基づいて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メリット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、論文が扱う特定の主題領域に多大な貢献をした、認められた主題専門家である必要があります。また、査読者は著者とはまったく無関係である必要があります。

まず、ACM SIGKDDカンファレンスに提出されたすべての論文は、リサーチトラックプログラム委員会のメンバーによって審査されます。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審査され、各著者に詳細なフィードバックが提供されます。審査後、論文の新規性、技術的品質、潜在的な影響、明瞭性、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、委員会メンバーが論文の受理または却下の決定を行います。^[9]このプロセス中、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（最優秀リサーチトラック論文）の候補者を推薦する決定を下します。

最優秀論文賞 (最優秀研究トラック論文) の候補者は、会議議長と最優秀論文賞委員会によって徹底的に審査されます。賞の最終決定は、論文を通じて著者が知識発見とデータマイニングの分野の理解にどれだけ貢献したかに基づいて行われます。この分野の進歩に最も貢献したと判断された単一の論文の著者が、この賞の受賞者として選ばれます。SIGKDD に学術論文を提出する人は誰でもこの賞の対象となります。

ACM SIGKDD 最優秀論文賞 (最優秀研究トラック論文) は、1997 年から 2014 年の間に 49 名に授与されました。これらの受賞者のほとんどは、この分野に多大な貢献を果たした著名な人物や、輝かしい経歴を持つ専門家です。

「最優秀学生論文賞」と「最優秀論文賞（最優秀研究トラック論文）」の唯一の違いは、競争上の制限です。

会議に参加するすべての著者は「最優秀論文賞（最優秀研究トラック論文）」の対象として平等に考慮され、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。

ただし、「最優秀学生論文賞」は学生著者のみ対象です。「最優秀学生論文賞」は、SIGKDD年次会議で発表され、学生が第一著者であり、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します。^[15]

SIGKDDは毎年、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。このコンテストは、} KDDに関心のある産業界や学界、特に学生を対象としています。

SIGKDDは、ACM SIGKDDが設立され、ウサマ・ファイヤドが初代編集長に就任した1999年6月^[20]以来、SIGKDD Explorations ^[19]という2年刊の学術誌も発行している。編集長：

• チャル・アガーワル（2014年以降）
• バート・ゴータルス (2010-2013)
• オスマー・R・ザイアネ（2008年～2010年）
• ラーマクリシュナン・スリカント^[21] (2006–2007)
• スニタ・サラワギ（2003–2006）
• ウサマ・ファイヤド(創刊編集長) (1999–2002)

1998 年に設立された SIGKDD の取締役会は以下のメンバーで構成されています。

• ウォン・キム、サイバーデータベースソリューションズ社長、 SIGKDD会長
• Rakesh Agrawal、IBM Almaden、SIGKDD 事務局長/会計係
• Usama Fayyad、Microsoft Research、 SIGKDD ディレクター、SIGKDD Explorations ニュースレター編集長
• グレゴリー・ピアテツキー・シャピロ、ナレッジストリームパートナーズ、SIGKDDディレクター
• AT&T Labs、SIGKDD ディレクター、ダリル・プレギボン
• パドライク・スミス、カリフォルニア大学アーバイン校、SIGKDDディレクター

現議長:

• ビン・リウ（2013年～）

歴代会長:

• ウサマ・ファイヤド（2009年～2013年）
• グレゴリー・ピアテツキー＝シャピロ（2005–2009）
• ウォン・キム（1998–2005）

元執行委員（2009～2013年）

• ヨハネス・ゲルケ
• ロバート・グロスマン
• デビッド・D・ジェンセン
• ラグ・ラマクリシュナン
• スニタ・サラワギ
• ラマクリシュナン・スリカント

情報ディレクター:

• アンクル・テレデサイ（2011年～）
• ガボール・メリ（2004–2011）
• ラマクリシュナン・スリカント (1998–2003)

• ACM シガイ
• ACM シグモッド
• 国際ML
• 生理学研究所
• IEEE ICDM
• WWW

• 公式サイト
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