ccf推荐排名人工智能

下面我将为您详细解读CCF推荐排名,并重点梳理其中与人工智能（AI）相关的顶级会议和期刊。

什么是CCF推荐排名？

CCF推荐列表,全称为《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录》，旨在为中国计算机领域的科研人员和单位提供一个客观、公正、权威的学术成果评价参考。

该目录将会议和期刊分为三个等级：

• A类：顶级，指国际上极少数的顶级会议和期刊，报告的成果代表了领域的最高水平。
• B类：重要，指国际上著名和重要的会议和期刊，广泛受到重视。
• C类：优秀，指国际上重要、知名的会议和期刊。

重要提示：这个列表并非绝对，而是提供了一个相对的评价框架，对于人工智能领域，尤其需要关注其子领域（如机器学习、计算机视觉、自然语言处理等）的顶级会议，因为它们往往是领域内风向标。

人工智能领域核心CCF A类会议（AI领域的“殿堂”）

这些会议是AI研究者梦寐以求的发表平台,录取率极低，影响力巨大。

人工智能综合

• AAAI (AAAI Conference on Artificial Intelligence)
  • 中文：人工智能促进协会年会
  • 简介：历史悠久的综合性AI顶会，覆盖AI所有领域，包括机器学习、规划、推理、知识表示、自然语言处理、机器人学等，是AI领域的“超级碗”之一。

机器学习

• NeurIPS (Conference on Neural Information Processing Systems)
  • 中文：神经信息处理系统大会
  • 简介：机器学习和计算神经科学领域的绝对顶会，由Neural Information Processing Systems Foundation主办，以其巨大的规模、前沿的研究和丰厚的资助而闻名，深度学习革命在此发挥了关键作用。
• ICML (International Conference on Machine Learning)
  • 中文：国际机器学习大会
  • 简介：机器学习领域的另一大顶级顶会，与NeurIPS齐名，ICML更侧重于机器学习理论和算法的创新，是机器学习研究者最重要的发表阵地之一。

计算机视觉

• CVPR (IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)
  • 中文：计算机视觉与模式识别大会
  • 简介：计算机视觉领域规模最大、影响力最广的顶级会议，几乎所有CV领域的重要突破（如CNN、GAN、Transformer在CV中的应用）都会首先在这里发表。

自然语言处理

• ACL (Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics)
  • 中文：计算语言学协会年会
  • 简介：自然语言处理和计算语言学领域的最高殿堂，涵盖了从理论到应用的各个方面，是NLP研究者必须关注的会议。

机器人学

• IROS (IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems)
  • 中文：智能机器人与系统国际会议
  • 简介：机器人学领域规模最大、最综合的国际会议之一，覆盖机器人学的各个方面，包括感知、控制、学习、人机交互等。

人工智能领域核心CCF B类会议（AI领域的“中坚力量”）

这些会议同样是各自领域的权威,是高质量研究成果的重要发表平台，也是很多博士毕业和申请教职的硬通货。

人工智能综合

• IJCAI (International Joint Conference on Artificial Intelligence)
  • 中文：国际人工智能联合大会
  • 简介：历史悠久的综合性AI会议，与AAAI并称为AI领域的两大综合性顶会。

机器学习

• AISTATS (International Conference on Artificial Intelligence and Statistics)
  • 中文：人工智能与统计国际会议
  • 简介：机器学习、特别是统计机器学习领域的顶级会议，非常注重理论、算法和应用的结合。
• KDD (ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)
  • 中文：知识发现与数据挖掘大会
  • 简介：数据挖掘领域的绝对顶会，更侧重于从大规模数据中发现知识、模式和洞见，在工业界影响力巨大。
• ICLR (International Conference on Learning Representations)
  • 中文：国际学习表征会议
  • 简介：专注于深度学习和表示学习的顶会，自创立以来迅速崛起，成为继NeurIPS和ICML之后的第三大ML顶会，尤其以开放、快速的审稿流程而闻名。

计算机视觉

• ECCV (European Conference on Computer Vision)
  • 中文：欧洲计算机视觉会议
  • 简介：与CVPR齐名的计算机视觉三大顶会之一（另外两个是CVPR和ICCV），在欧洲举办，影响力同样巨大。
• ICCV (IEEE International Conference on Computer Vision)
  • 中文：国际计算机视觉大会
  • 简介：计算机视觉三大顶会之一，两年一届，是CV领域研究者交流的重要平台。

自然语言处理

• EMNLP (Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)
  • 中文：自然语言处理经验方法会议
  • 简介：NLP领域的顶级会议，非常注重基于数据和实验的实证研究方法，是ACL之外最重要的NLP会议。
• COLING (International Conference on Computational Linguistics)
  • 中文：国际计算语言学会议
  • 简介：计算语言学领域历史最悠久的会议之一，更侧重于语言学与计算科学的交叉研究。

CCF A类与B类期刊（AI领域的“学术沉淀”）

相比于会议的快速迭代,期刊更注重研究的深度、完整性和长期价值，在CCF列表中，A类期刊寥寥无几，B类期刊是AI领域研究者的重要发表选择。

• A类期刊：

  • JMLR (Journal of Machine Learning Research)：机器学习领域的顶级期刊，与NeurIPS/ICML齐名。
  • TPAMI (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)：模式分析与机器智能汇刊，计算机领域的顶级期刊，覆盖CV、机器学习、模式识别等，是AI研究者心中的“圣殿”。

• B类期刊：

  
  （图片来源网络，侵删）
  • T-PAMI (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence) - 注意：在最新版目录中已提升为A类
  • JMLR (Journal of Machine Learning Research) - 注意：在最新版目录中已提升为A类
  • T-NNLS (IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems)
  • T-AI (IEEE Transactions on Artificial Intelligence)
  • JAIR (Journal of Artificial Intelligence Research)
  • TKDE (IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)
  • CVIU (Computer Vision and Image Understanding)

总结与建议

给不同人群的建议：

1. 博士生/青年学者：

   • 目标：力争在A类会议上发表论文，这是衡量博士毕业质量和申请教职岗位的核心指标。
   • 策略：密切关注A类会议的截稿日期，深入研究其最新研究方向，与导师和同行保持紧密合作。

2. 硕士生/高年级本科生：

   • 目标：在B类会议上发表论文，或者作为第二/三作者参与A类会议论文，是申请顶尖高校博士项目的重要加分项。
   • 策略：可以从复现A类会议的论文开始，尝试做一些改进或应用到新领域，逐步积累研究经验。

3. 工业界从业者：

   • 目标：关注A类和B类会议的前沿研究，将其转化为实际产品或技术方案。
   • 策略：定期阅读这些会议的论文，特别是最佳论文、Oral和Spotlight论文，了解行业技术动态。

最后提醒：CCF目录会不定期更新（最近一次更新在2025年），建议访问中国计算机学会官网获取最新、最权威的版本，这个列表是工具，而非目的，最重要的是保持对科学研究的热情和严谨的态度。