Proceedings of the 19th ACM international conference on Information and knowledge management
Notice bibliographique
Résumé
On behalf of the organizing committee, I wholeheartedly welcome you to the 19th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2010). I hope this conference proves to be interesting and beneficial. CIKM is a well-known top tier and premier ACM conference in the areas of information retrieval, knowledge management and database. Since its inception, the CIKM conference has provided a unique international forum for the presentation, discussion, and dissemination of research findings in data management, information retrieval, and knowledge management. The purpose of the conference is to identify challenging problems facing the development of future knowledge and information systems, and to shape future research directions through the publication of high quality, applied and theoretical research findings. The conference has been a leading forum in which experts from academia, industry, and the government gather to exchange ideas, research achievements, and technical developments in multidisciplinary research areas. CIKM has rapidly grown to become one of the world's most recognized conferences in the field. This year CIKM has received a record high number of submissions in the history of CIKM, as can be seen from the following statistics: 1382 abstracts submitted 945 full papers plus 38 demo papers submitted 126 papers accepted for presentation as full papers (13.3% acceptance rate) and an additional 165 were accepted for short papers (17.5%). In addition to regular research tracks, CIKM 2010 features 4 keynote speakers, 4 pre-conference tutorials, 9 workshops, 12 industrial full papers and 20 demo papers. I am proud of our program and acknowledge the tireless efforts of people who materialized this program. First of all, I am honored to have 4 distinguished keynote speakers: Jamie Callan, Susan Dumais, Gregory Grefenstette, and Divesh Srivastava. I deeply appreciate their time and commitment to deliver their speeches and share their cutting-edge research experiences and insightful comments in their research topics.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,134 | 0,094 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».