ECML PKDD的修订出版模型
摘要：ECML PKDD 会议是欧洲主要的机器学习和数据挖掘会议。自从成立以来，它采用了计算机科学领域常见的出版模式：设定一个会议截稿日期；会议稿件由程序委员会进行审核；接受率较低。会议论文集发表在斯普林格的人工智能领域的多卷 Lecture Notes in Artificial (LNAI) 期刊上，同时部分优秀论文将邀请投稿到《机器学习与数据挖掘》和《知识发现》期刊的特刊中。然而，在近年来，这种模式遇到了一些问题，其中包括：审稿质量参差不齐；会议的社区聚合作用逐渐丧失；审稿工作量过大；会议和期刊的信息内容逐渐降低；在跨学科背景下科学家之间存在混淆。在本文中，我们提出了一种新的出版模式，将在 ECML PKDD 2013 会议上采用，并旨在解决传统模式的一些问题。该模式的关键特点是创建一个“期刊论文追踪”，该追踪不限制投稿时间，允许进行修订和再次投稿。
作者：Hendrik Blockeel, Kristian Kersting, Siegfried Nijssen, Filip Zelezny
论文ID：1207.6324
分类：Digital Libraries
分类简称：cs.DL
提交时间：2012-07-27