ISTP检索会议发表，计算机网络EI会议检索发表，ja检索期刊发表

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EI是美国工程信息公司（Engineering Information Inc.）于1998年在清华大学建立Ei中国镜像站。提供基于 Web 方式的 EI Village 信息服务。到目前为止，已经有近70所高校订购了该数据库。Ei Compendex是全世界早的工程文摘来源。Ei Compendex数据库每年新增的50万条文摘索引信息分别来自5100种工程期刊、会议文集和技术报告。Ei Compendex收录的文献涵盖了所有的工程领域，其中大约22%为会议文献，90%的文献语种是英文。Ei公司在1992年开始收录中国期刊。
EI工程索引》月刊本和《EI工程索引》年卷本其报导的内容相同。每年年终将“月刊本”汇集一起，累积编排，即成为“年卷本”，年卷本不仅是辅助索引的累积本，而且对文摘本身也进行了累积。所以有了年卷本，该年的月刊便没有什么作用了。但是某文摘在月刊中文摘号并不等同于它在年刊中的文摘号。月刊报导迅速，年卷本检索方便，各有好处，用户可根据具体情况使用不同的EI版本。
数据库三大会议SIGMOD，VLDB，ICDE，数据挖掘KDD，实际相关的还有机器学习ICML,还有信息检索的SIGIR；数据库的理论会议PODS
EDBT，ICDT，CIKM，SDM，ICDM，PKDD，还有ECML欧洲的机器学习会议（这个应该是1.5档的，比一般的二流好）
SIGMOD：97分，数据库的高会议，涉及范围广泛，稍偏应用（因为理论文章有PODS）。没说的，景仰如滔滔江水。这个会议不仅是double-blind review，而且有rebuttal procedure，可谓独树一帜，与众不同。
VLDB：95分，非常好的数据库会议。与SIGMOD类似，涉及范围广泛，稍偏应用。
从文章的质量来说，SIGMOD和VLDB难分伯仲，没有说谁比谁更高。他们的范围也几乎一样。 不少牛人都认为，今年的rebuttal procedure其实并不怎么成功。投稿太多，很难做到每一篇都公平公正。很多rebuttal没人看。
double-blind是把双刃剑。这几年来每年都有人冒充牛人的风格来投稿，有的还真进去了。 反而VLDB的审稿质量一直很高。每年的VLDB都有很理论的paper。
一般来说，我感觉大家还是认为SIGMOD要好那么一点点。根据我个人读过的文章，也有这样的感觉。不过这个并不重要了，有差别也是那么一点。
PODS：95分。是“数据库理论的好会议,也是一个很好的理论会议”。每年总是co-located with SIGMOD。感觉其中算法背景的人占主流（你可以数数PODS文章中有多少来自Motwani group），也有一部分AI背景的人（毕竟SIGART也是主办者之一）。它的影响力远不及SIGMOD，然而其中文章的质量比较整齐，variance小于SIGMOD（以及其他任何数据库会议）。有一位牛人说：“PODS never had a really bad paper，”这是它值得骄傲的地方。
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