最后倒计时,SIGMOD 2025全球数据库盛会,你准备好了吗?

一、会议资讯:

ACM SIGMOD/PODS International Conference on Management of Data是计算机科学领域中一个顶级的国际学术会议,专注于数据库管理和数据系统的前沿研究。

SIGMOD Conference 每年由 ACM 主办,汇集了全球顶尖的学者、研究人员和工业专家,探讨数据库系统、大数据处理、数据存储与检索、数据分析等方面的最新技术与应用。

自1991年以来,SIGMOD和PODS会议通常是在同一时间、同一地点联合举办的。这种联合举办的方式促进了数据库系统理论与实践的结合,为与会者提供了更广泛的交流机会。

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二、会议地点:

2025年的SIGMOD/PODS会议 将在德国柏林举办,时间为6月22日至27日。会议内容丰富,包括技术程序、研究和工业演讲、教程、演示、专题工作坊、海报展示、工业展览以及职业发展小组讨论等。会议的举办地是柏林洲际酒店,该酒店以其独特的棋盘格立面设计和优越的地理位置而著名。

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三、截稿时间:

本次论文提交是第4轮,也是今年的最后一轮,所有截止日期均为 AoE 晚上 11:59。
2024年10月10日星期四,摘要提交和COIs声明;

2024年10月17日星期四,论文提交;

2024年11月28日星期四,接受/审查/拒绝通知;

2025年1月30日,星期四,最终通知。

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四、投稿须知

  1. 一年等待期:被拒绝的论文不能在一年内再次提交给SIGMOD。例如,如果在SIGMOD 2024的第四轮被拒绝,那么只能在SIGMOD 2025的第四轮再次提交。如果在第二轮被拒绝,则可以在2025年的第二轮、第三轮和第四轮中重新提交。
  2. ORCIDs要求:所有作者在提交摘要时需要提供ORCID。
  3. 摘要、利益冲突声明和论文提交日期:摘要和利益冲突声明需要在主要论文提交前一周提交,即本轮在10月10日。
  4. 无特殊赛道:以前的数据密集型和数据科学应用赛道现在已并入主研究赛道,尽管它们保留了独特的标准。
  5. 无作者反馈阶段:今年没有作者反馈阶段。
  6. 导师制度代替修订要求:初步的评审反馈将是一个明确的接受或拒绝。被接受的论文可能会有来自评审的修订要求;导师将协助被接受论文的作者满足这些要求。
  7. 海报和随机选择演讲:每篇被接受的论文都将分配一个海报展示时段。然而,由于被接受论文的数量不断增加,2025年将不会有每个被接受论文的演讲时段。相反,演讲时段将通过在被接受的论文中随机抽样来分配。
  8. 审稿过程:每个提交的论文将收到三篇评审。与往年不同,所有论文在完成评审后将收到初步的接受或拒绝决定。许多被接受的论文将被分配一个导师来指导作者进行修订。最终接受取决于满足导师的要求。

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四、往年资讯

在中国计算机学会(CCF)的分类中,SIGMOD会议被归为数据库/数据挖掘/内容检索领域的A类会议。2024年,SIGMOD投稿量成倍数增长至1208篇,但录用率仅为17.6% 。同时,中国学者在SIGMOD会议上的表现逐年提升,投稿和接收量都在增加,显示出中国在全球科研交流中的活跃角色和重要影响力,相关快讯可通过会议之眼plus小程序进一步查看。

往年数据:

SIGMOD 2022,共有514篇投稿,录用了151篇,录取率为29.4% 。

SIGMOD 2023,共有660篇投稿,录用了186篇,录取率为28.2% 。

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五、投稿论文范围

包括但不限于:

数据管理系统

  • 对数据库系统进行基准测试、监控、测试和调优
  • 云、分布式、分散式和并行数据管理
  • 新兴硬件上的数据库系统
  • 嵌入式数据库、物联网和传感器网络
  • 存储、索引和物理数据库设计
  • 查询处理和优化
  • 事务处理
  • 数据仓库、OLAP、分析

模型和语言

  • 数据模型和语义
  • 声明式编程语言和优化
  • 空间和时间数据管理
  • 图形、社交网络、Web 数据和语义 Web
  • 多媒体和信息检索
  • 不确定、概率和近似数据库
  • 流和复杂事件处理

以人为本的数据管理

  • 数据探索、可视化、查询语言和用户界面
  • 众包和协作数据管理
  • 以用户为中心的人机协同数据管理
  • 数据库的自然语言处理

数据治理

  • 数据来源和工作流程
  • 数据集成、信息提取和 Schema 匹配
  • 数据质量、数据清理
  • 数据安全、隐私和访问控制
  • 负责任的数据管理和数据公平性
  • 元数据管理

现代人工智能和数据管理

  • 对非结构化数据进行结构化查询:图像、视频、自然语言等。
  • 自然语言查询
  • 数据库引擎内部的机器学习方法
  • 用于数据库优化的机器学习方法
  • 机器学习管道的数据管理和元数据
  • 知识库管理
  • 数据挖掘
  • 规范性分析

数据驱动的应用程序

  • 数据密集型 (DI) 应用程序
  • 数据科学 (DS) 管道
  • 请注意,本主题中的提交内容应:
  1. 专注于 DS 应用程序中的数据生命周期和管道,或者我们核心之外的 DI 领域(例如,图形、网络、天文学)中的新颖数据管理。
  2. 详细介绍了 DS 或 DI 应用程序的部署解决方案。
  3. 分享真实世界的经验。
  4. 提供对系统、数据集、查询日志、基准测试的访问。
  5. 描述贡献对未来研究的影响。

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七、结语

SIGMOD 2025截稿时间马上要到啦!请一定要把握好今年最后的投稿机会,会议召开详情报道请关注会议之眼plus小程序,计算机会议信息应有尽有,快来体验叭!

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转载自blog.csdn.net/ConferenceEye/article/details/142864587