如何評價KDD 2020的審稿結果？

1樓：

投了兩篇基本都是截稿前乙個月開始大力出奇蹟結果都中了lol 感覺運氣也太好了

不過話說回來感覺kdd reviewer有的review真的就是educated guess的水平，完全不在點子上

2樓：Francis Lancelot

強答一波，ACL吃了三個weak reject，運氣好KDD221翻盤，有點欣慰

確實不容易，真的是因為被拒了開始懷疑自己的工作了，後面KDD快出結果的時候已經準備好CIKM的模版了，但是突然狗屎運翻盤了，激動的這幾天活蹦亂跳的。

其實身邊的小夥伴的工作也非常好，沒中十分可惜。奉勸大家千萬不要因為吃reject就懷疑自己，萬一錯的真的是世界呢？

3樓：V1xerunt

1121 中了research track，提了最多問題和意見的審稿人反而給了最高的2分。

審稿人的意見主要集中在實驗的可復現性（增加public dataset）；task太narrow；模型太複雜；更多ablation study上面。不過我覺得這種專注於解決某種narrow問題的文章才適合KDD，投AAAI/NIPS應該大概率會被拒。

總的來說我覺得我收到的kdd的審稿意見相比於過去投的幾個會（AAAI/NIPS/WWW）還是最專業的。

4樓：

看到一些人抱怨沒有rebuttal，但其實有rebuttal區別也不大。reviewer普遍性的划水和一部分AC的偷懶，最終導致rebuttal就是過場。

5樓：張凱成

ADS track,乙個Ac兩個Weak Ac中了。 Planning方向，做的是線下廣告投放策略。挺符合我XCPC選手+經雙的背景的。

這篇之前投VLDB是乙個Weak Ac兩個Weak Rej，根據建議改了之後投KDD，得了乙個全場+1的Buff

不過說起來，VLDB那次的Review雖然體現了一些做DB的學者的品味甚至偏見，但不得不說VLDB的評審意見比KDD這次的要豐富，翔實得多。

當然，不是說KDD Reviewer不好好審，也可能是COVID-19的鍋

6樓：

research track 分數2,2,-1,1被接收，感覺會不會是前三個reviewer打分後難以做決定，又找了乙個？不管怎樣太開心了

7樓：Phoenix Cat

抱各位合作者大腿中了兩篇KDD～

一篇是分析改進了網路表示學習中的負取樣技術，另一篇的圖的預訓練模型。

給分最低（1分）的乙個審稿人只有三句話1.你這一段寫得不清楚2.你那一段沒注釋我看不懂3.但看上去很novel給你個weak accept吧，暈(=_=)

arxiv了就來補一下QAQ

update：

先補一篇負取樣的https://

arxiv.org/abs/2005.09863

8樓：

不說太具體了。

有乙個-3，分數總和+3。rej

我覺得KDD有必要引入rebuttal機制。不然有些reviewer說啥是啥，抓個雞毛當令箭。被潑髒水連一點兒辯解餘地都沒有。

9樓：

research track，1 1 -1被拒了(手抖把weak accept打成0分了，忽略hhh)，說實話-1的那個一直揪著的那個點感覺根本就沒看文章，好氣啊。第一次投這種會議（統計專業之前都是投Journal），感覺有點可惜，這個工作我個人還是挺滿意的。

10樓：

投了兩篇，中了乙個，reject了乙個。中的那篇我以為沒有reject的那篇做得好，對reject那篇期待挺大的。另外一篇覺得沒什麼希望，結果accept。感覺都是玄學啊。

11樓：

ADS，2 2 -1 掛了, -1 說的是 novelty 不夠

spc 直接給掛了，提了各種刁鑽的問題，感覺是被搞了

能不能不要單盲啊，感覺很危險啊，容易被競對搞啊