Proceedings of the 22nd ACM international conference on Information & Knowledge Management
Notice bibliographique
Résumé
On behalf of the organizing committee, it is our great pleasure to welcome you to the 22nd ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM 2013) in San Francisco! CIKM is a premier ACM conference in the areas of information retrieval, knowledge management and databases. Since 1992, it has successfully brought together leading researchers and developers from the three communities. 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. In CIKM 2013, we continue the tradition of promoting collaboration among multiple areas and providing a leading forum in which experts from academia, industry, and government gather to exchange ideas, research results, and technical developments in multidisciplinary research areas. As one of the world's most recognized conferences in the field, this year CIKM received 848 valid full paper submissions, 233 poster submissions, and 57 demonstration submissions. Among them, we accepted 143 full papers (16.86% acceptance rate), 107 short papers, 81 posters and 21 demos. In addition to regular research tracks, CIKM 2013 features 4 keynote speakers, a panel on Big Data, dedicated Industry events featuring 10 leading industrial practitioners, 10 tutorials from nprestigious researchers and 14 workshops on cutting-edge areas of research. This is a great demonstration of the lively research areas that contribute to the CIKM area. We are proud of our final program and gratefully thank all authors, invited speakers and organizers who chose to contribute their time and research to CIKM 2013. We are honored to present four distinguished keynote speakers to attendees: Ronald Fagin, Lee Giles, Carlos Guestrin, and Alon Halevy. Their valuable, insightful and interdisciplinary talks will guide us to a better understanding of the field.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| 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 | 0,012 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,124 | 0,091 |
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 ».