資料庫中會議用什麼表示

❶ 專業論文的代號是J，專業會議論文集的代號是什麼

專業會議論文集的代號是C.

根據 GB3469-83《文獻類型與文獻載體代碼》規定，以單字母標識：

M——專著（含古籍中的史、志論著）

C——論文集

N——報紙文章

J——期刊文章

D——學位論文

R——研究報告

S——標准

P——專利

A——專著、論文集中的析出文獻

Z——其他未說明的文獻類型

電子文獻類型以雙字母作為標識：

DB——資料庫

CP——計算機程序

EB——電子公告

非紙張型載體電子文獻，在參考文獻標識中同時標明其載體類型：

DB/OL——聯機網上的資料庫

DB/MT——磁帶資料庫

M/CD——光碟圖書

CP/DK——磁碟軟體

J/OL——網上期刊

EB/OL——網上電子公告

(1)資料庫中會議用什麼表示擴展閱讀：

一、參考文獻著錄格式

1 、期刊作者．題名〔J〕．刊名，出版年，卷(期)∶起止頁碼

2、 專著作者．書名〔M〕．版本(第一版不著錄)．出版地∶出版者，出版年∶起止頁碼

3、 論文集作者．題名〔C〕．編者．論文集名，出版地∶出版者，出版年∶起止頁碼

4 、學位論文作者．題名〔D〕．保存地點．保存單位．年份

5 、專利文獻題名〔P〕．國別．專利文獻種類．專利號．出版日期

6、 標准編號．標准名稱〔S〕

7、 報紙作者．題名〔N〕．報紙名．出版日期(版次)

8 、報告作者．題名〔R〕．保存地點．年份

9 、電子文獻作者．題名〔電子文獻及載體類型標識〕．文獻出處，日期

二、文獻類型及其標識

1、根據 GB3469 規定，各類常用文獻標識如下：

①期刊〔J〕

②專著〔M〕

③論文集〔C〕

④學位論文〔D〕

⑤專利〔P〕

⑥標准〔S〕

⑦報紙〔N〕

⑧技術報告〔R〕

2、電子文獻載體類型用雙字母標識，具體如下：

①磁帶〔MT〕

②磁碟〔DK〕

③光碟〔CD〕

④聯機網路〔OL〕

3、電子文獻載體類型的參考文獻類型標識方法為：〔文獻類型標識/載體類型標識〕。例如：

①聯機網上資料庫〔DB/OL〕

②磁帶資料庫〔DB/MT〕

③光碟圖書〔M/CD〕

④磁碟軟體〔CP/DK〕

⑤網上期刊〔J/OL〕

⑥網上電子公告〔EB/OL〕

參考資料來源：網路-文獻類型與文獻載體代碼

❷ 數據挖掘類的國際頂尖會議有哪些

頂級：SIGKDD
二流：ICDM，SDM ，EDBT等
上面是專門的數據挖掘會議，其他像SIGMOD,VLDB,ICDE等資料庫類會議都會有專門的數據挖掘session ，下面是有人專門總結的，引用一下：

一流的：資料庫三大頂級會議SIGMOD，VLDB，ICDE，數據挖掘KDD，實際相關的還有機器學習ICML,還有信息檢索的SIGIR；資料庫的理論會議PODS，但它是理論的會議所以和咱們就不大相關了
二流的：EDBT，ICDT，CIKM，SDM，ICDM，PKDD，還有ECML歐洲的機器學習會議（這個應該是1.5檔的，比一般的二流好）
SIGMOD：97分，資料庫的最高會議，涉及范圍廣泛，稍偏應用（因為理論文章有PODS）。沒說的，景仰如滔滔江水。這個會議不僅是double-blind review，而且有rebuttal procere，可謂獨樹一幟，與眾不同。

VLDB：95分，非常好的資料庫會議。與SIGMOD類似，涉及范圍廣泛，稍偏應用。

從文章的質量來說，SIGMOD和VLDB難分伯仲，沒有說誰比誰更高。他們的范圍也幾乎一樣。
不少牛人都認為，今年的rebuttal procere其實並不怎麼成功。投稿太多，很難做到每一
篇都公平公正。很多rebuttal沒人看。

double-blind是把雙刃劍。這幾年來每年都有人冒充牛人的風格來投稿，有的還真進去了。
反而VLDB的審稿質量一直很高。每年的VLDB都有很理論的paper。

一般來說，我感覺大家還是認為SIGMOD要好那麼一點點。根據我個人讀過的文章，也有這樣的感覺。不過這個並不重要了，有差別也是那麼一點。

PODS：95分。是「資料庫理論的最好會議,也是一個很好的理論會議」。每年總是co-located with SIGMOD。感覺其中演算法背景的人佔主流（你可以數數PODS文章中有多少來自Motwani group），也有一部分AI背景的人（畢竟SIGART也是主辦者之一）。它的影響力遠不及SIGMOD，然而其中文章的質量比較整齊，variance小於SIGMOD（以及其他任何資料庫會議）。有一位牛人說：「PODS never had a really bad paper，」這是它值得驕傲的地方。

KDD:：full paper 95分，poster/short paper 90分。數據挖掘的最高會議。由於歷史積累不足以及領域圈子較小，勿用諱言KDD目前比SIGMOD尚有所不如。我覺得我們可以這樣類比：KDD:SIGMOD=CRYPTO:STOC。回顧密碼學的歷史，真正最牛的文章一般發在STOC/FOCS而非C
RYPTO/EUROCRYPT，這和今天的數據挖掘何等類似！然而你看看今天的密碼學文章，已經有頂級的密碼學家（恕我不便寫出名字）不再往STOC/FOCS投稿。我覺得同樣的事情在不久的將來也會發生在數據挖掘中，讓我們拭目以待。

這幾年來KDD的質量都很高。其full paper的質量高於SIGMOD/VLDB中數據挖掘方面的paper的質量。原因是SIGMOD/VLDB審稿人中數據挖掘的人很少，審稿標准不一定能掌握得很好。
這幾年好幾篇SIGMOD/VLDB的數據挖掘paper都follow一些KDD的paper。而在KDD，要拿一篇full paper真難。去年復旦拿了一篇，實屬難能可貴。今年他們又拿了一個SIGMOD demo，說明工作的確很扎實。

聽說在很多地方，如果能有一篇SIGMOD/VLDB/KDD，就能博士畢業，能有兩篇就能找到不錯的工作。「革命尚未成功，同志仍需努力！」

ICDE：92分。很好的資料庫會議，也是一個大雜燴。好處是覆蓋面廣、包容性強，壞處是文章水平參差不齊。

EDBT：88分，不錯的資料庫會議，錄取率很低然而歷史積累不足，影響還明顯不及ICDE。

ICDT：88分，PODS的歐洲版，資料庫理論第二會議。

和SIGMOD/VLDB一樣，ICDE和EDBT在質量和影響上都不相上下。
其它的如CIKM，ICDM，SDM，SSDBM，PKDD等等都比以上的會議差一截。

CIKM：85分。

SDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。SIAM的數據挖掘會議，與ICDM並列為數據挖掘領域的第二位，比KDD有明顯差距。好像其中統計背景的人比較多，也有一部分機器學習背景的人，比較iversified。

ICDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。IEEE的數據挖掘會議，與SDM並列為數據挖掘領域的第二位，比KDD有明顯差距。

PKDD：83分（因為poster/short paper數量很少，所以不予區分）。好像是KDD的歐洲版，但與KDD差距很大。

❸ 資料庫中哪些可以檢索會議文獻

資料庫中國家科技圖書文獻中心、中國學術會議文獻資料庫、萬方資料庫可以檢索會議文獻。

1、國家科技圖書文獻中心

國家科技圖書文獻中心（NSTL）文獻服務具體內容包括：文獻檢索、全文提供、網路版全文、目次瀏覽、目錄查詢等。非注冊用戶可以免費獲得除全文提供以外的各項服務，注冊用戶同時可以獲得全文提供服務。

2、中國學術會議文獻資料庫

收錄會議級別高，全國重點會議(會議名稱包含「國際」、「中國」、「全國」等）數量占收錄會議總量90%以上；是國內目前收錄會議數量最多，學科覆蓋最廣的資料庫 ；收集年代久遠，有些機構、專業的會議已形成系列；同時收錄中文與西文會議，使資源更加豐富、完整。

3、萬方資料庫

由萬方數據公司開發的，涵蓋期刊、會議紀要、論文、學術成果、學術會議論文的大型網路資料庫；也是和中國知網齊名的中國專業的學術資料庫。

(3)資料庫中會議用什麼表示擴展閱讀

萬方科技信息資料庫包含內容：成果專利，內容為國內的科技成果、專利技術以及國家級科技計劃項目。中外標准，內容為國家技術監督局、建設部情報所提供的中國國家標准、建設標准、建材標准、行業標准、國際標准、國際電工標准、歐洲標准以及美、英、德、法國國家標准和日本工業標准等。

科技文獻，包括會議文獻、專業文獻、綜合文獻和英文文獻，涵蓋面廣，具有較高的權威性。機構，包括我國著名科研機構、高等院校、信息機構的信息。台灣系列，內容為台灣地區的科技、經濟、法規等相關信息。

國家科技圖書文獻中心文獻檢索欄目向用戶提供各類型科技文獻題錄或文摘的查詢服務。文獻類型涉及期刊、會議錄、學位論文、科技報告、專利標准和圖書等，文種涉及中、西、日、俄等。提供普通檢索、高級檢索、期刊檢索、分類檢索、自然語言檢索等多種檢索方式。