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科研笔记 KDD 2025

1 基本介绍

KDD 每年有多次投稿周期。KDD 2025 将有两个截止时间:分别是 2024 年 8 月 1 日和 2025 年 2 月 1 日(全文提交截止时间在摘要提交截止后一周)。

同时,KDD 会议论文集(Proceedings)将分两批出版。对于在 2024 年 8 月提交并被接收的论文,作者必须在版权转让表(rights form)中选择“提前出版”选项,才能将论文收录到第一批会议论文集中。

本次会议将在加拿大多伦多召开,预期在 2025 年 8 月举办。

 

2 投稿网站

  • 本次将使用 OpenReview 系统来进行投稿与评审。提交的论文在评审期间不会在 OpenReview 上公开。
  • 所有列出的作者都必须拥有最新的 OpenReview 个人页面。
    • OpenReview 个人页面将用于利益冲突管理与论文匹配。
    • 若作者信息在 OpenReview 个人页面中不完整,则可能会被直接拒稿。
    • 要被视为信息完整,每位作者的 OpenReview 个人页面必须正确填写以下必填字段:当前和过去的工作单位(至少回溯五年),个人主页,DBLP,ORCID,导师(Advisors)和近年发表的论文(Recent Publications)。
    • 此外,如有可用的信息,也应补充 Google Scholar、LinkedIn、Semantic Scholar、学生(Advisees)或其他关联(Other Relations)。

3 征稿范围

本研究论文轨道邀请提交关于知识发现与数据科学各方面的创新性研究论文,涵盖从理论基础到面向科学、商业、医学、工程中的数据科学问题的最新模型及算法。我们同样欢迎对新兴领域进行前瞻性探讨的论文,以及带有创新性技术贡献并具有研究价值的应用类论文。涵盖但不限于以下主题:

  • 数据科学:用于分析社交网络、时间序列、序列、数据流、文本、网络、图、规则、模式、日志、物联网数据、时空数据、生物数据、科学与商业数据的各种方法;推荐系统、计算广告、多媒体、金融、生物信息学等。
  • 大数据:大规模数据分析系统、机器学习、优化、抽样、数据摘要;并行与分布式数据科学(云端、MapReduce、联邦学习等);用于大数据的创新算法与统计方法;高效的数据转换与集成算法等。
  • 基础理论:模型与算法及其渐近分析;模型选择、降维、有关系/结构化学习、矩阵与张量方法、概率与统计方法;深度学习、迁移学习、表示学习、元学习、强化学习;分类、聚类、回归、半监督、 自监督、小样本以及无监督学习;个性化、安全与隐私、可视化;公平性、可解释性、伦理和稳健性等。

4 作者身份相关要求

  • 作者政策
    ACM 对作者身份有相关规定,包括在投稿中使用生成式 AI 工具的说明。每位署名作者都必须对论文的研究内容或写作做出实质性贡献,并对论文的完整内容负责。如果使用了生成式 AI 工具,必须在投稿表单中进行披露和说明。

  • 作者数量限制
    在研究论文轨道中,每位作者最多可以同时参与 7 篇论文的提交。如果超过 7 篇,则多出的论文(按提交 ID 时间先后排序)将被直接拒稿。

  • 作者信息修改
    作者名单(包括作者排序)必须在提交截止前最终确定。提交截止后不得新增、删除或重新排序作者。唯一允许的改动仅限于姓名拼写错误或新增工作单位。

5 匿名评审

本次评审流程为双盲评审。提交的 PDF 中不能出现作者姓名、单位或其他任何可识别信息,包括但不限于致谢、自引、提及作者本人过去的工作等。请在引用作者自己过去的工作时使用第三人称称呼。论文中可以明确提及提供数据集、实验平台或部署解决方案和工具的机构。

6 格式要求

  • 论文必须使用英文撰写,双栏格式,遵从 ACM 提供的官方模板(也可使用 Overleaf 模板Association for Computing Machinery (ACM) - SIG Proceedings Template - Overleaf, Online LaTeX Editor),或者 Word 用户可使用 Word Interim Template。
  • LaTeX 推荐使用以下设置: \documentclass[sigconf,anonymous,review]{acmart}
  • 投稿必须为单一 PDF 文件:正文最多 8 页,外加参考文献和可选附录(附录页数不限)
  • 前 8 页应能完整表达论文的核心内容,因为评审人不一定阅读超过 8 页之后的内容。请注意,在接收后最终定稿(camera-ready)时会有不同的页面限制。

7 原创性与并行投稿

  • 投稿必须为原创工作。已在任何同行评审会议/期刊的正式论文集中发表或同时在审的论文均不能再投。
  • 之前仅以口头报告、海报、摘要形式在无正式论文集的研讨会或博士生论坛等非正式场合发表过的工作可以提交。
  • 作者可将已有预印本(如 arXiv 或 SSRN)中的工作匿名提交,但勿在文中引用该预印本。ACM 拥有对抄袭、虚假陈述、篡改等行为的严格政策。

8 再次提交(Resubmission)规则

  • 在 2024 年 2 月轮次被评为“可重投(Resubmit)”的论文,可在 2024 年 8 月轮次提交修订版。
  • 在 2024 年 2 月轮次被拒稿的论文不可在 2024 年 8 月轮次中以任何形式再次提交(包括重新提交)。
  • 再次提交时需在投稿时明确标明,并提供先前投稿的 OpenReview forum ID。同时要在提交表单中提供最多 5000 字符的修改总结(summary of changes)。评审人/AC/SAC 将会看到之前版本和评审意见。
  • 通过对先前意见的改进,我们预计“可重投”论文的接收率会高于新稿件。
  • 对于某些本次 8 月轮次的新投稿,也可能在 2025 年 2 月轮次得到“可重投”决定

9 评审义务

  • 为确保所有论文都得到足够数量的高质量评审,每篇投稿必须在作者中至少指定一名具有合格评审资质的作者(即在 KDD 或相关会议中发表过至少 3 篇论文)作为评审候选人。被列为评审人即意味着接受并承诺负责完成相应的评审工作。
  • 若作者列表中确实无人符合该条件,则应推荐最有经验的一位作者供程序委员会主席(PC Chairs)考虑。
  • 如作者中有符合条件的评审人却未指定,或指定评审人未能按时、恰当地完成评审任务,则可能导致被直接拒稿。

10 评审流程

  • 评审

每篇论文都会分配至少三位独立评审人,由一位区域主席(AC)负责统筹。每篇投稿至少需要一位作者承担评审义务,并需按时提交所有评审意见。如果作者未能及时恰当地完成评审任务,则该论文的所有作者在作者回复阶段将无法查看到评审意见。

评审过程中,如果使用了任何生成式 AI 工具,需要在评审表单中披露。严禁将论文中的任何文字段落原封不动地输入到任何生成式 AI 工具中。

  • 作者回复(Rebuttal)
    在评审结束后会有一个作者回复期,作者可以就评审意见进行回应。区域主席将根据作者回复和评审人之间的讨论来做出进一步判断。

  • 撤稿(Withdrawal)
    作者可在作者回复阶段提出撤稿申请。需要以书面形式通知程序委员会主席,并在其确认后才能生效。

  • 最终决定(Decision)
    区域主席将综合考虑技术贡献、原创性、潜在影响、执行质量、写作质量、相关工作、可复现性和伦理等方面的因素,对论文给出建议。最终接收与否由程序委员会主席决定。

  • 透明度
    作者在向 KDD 2025 提交论文时即同意,所有被接收论文的原始提交版本、评审意见、Meta-Review 和讨论内容将在 OpenReview 上公开

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