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选会议不再靠运气:用Conference-Acceptance-Rate录用率数据科学制定投稿策略

【免费下载链接】Conference-Acceptance-RateAcceptance rates for the major AI conferences项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Conference-Acceptance-Rate

投稿AI顶会,你选的是"名气最大"的会议,还是"最适合你"的会议?Conference-Acceptance-Rate 是一个持续追踪AI顶会录用率的开源数据项目,收录了 NeurIPS、ICLR、CVPR、ACL、ICML、AAAI 等 20 余个主流会议近十年的录用率与投稿量。有了这份"会议体检报告",你就能用数据代替运气,制定更理性的投稿策略。

为什么投稿前先看录用率数据?

很多同学的投稿策略是:哪会儿火了投哪、导师推荐投哪。但同样的工作,投不同会议结果可能天差地别:

• 🎯匹配度:录用率长期在 15% 以下的会议,意味着超过 85% 的投稿会被拒;
• 📅时间线:有些会议每年办两届、有些隔年一轮,直接影响你的发表节奏;
• 📊风险偏好:想冲刺 Oral/Best Paper,还是稳妥保一篇 Poster?录用率区间能帮你做"冲/稳/保"组合。

一句话:会前查数据,比盲投省半年。

项目里有什么?一份完整的AI顶会录用率数据库

整个项目结构非常简单,核心就是数据 + 可视化:

数据按 5 大领域组织,每个领域细分到长文/短文:

1. NLP 与计算语言学:ACL、EMNLP、NAACL-HLT、COLING(含 Findings track)
2. 计算机视觉:CVPR、ICCV、ECCV
3. 机器学习与学习理论:ICML、NeurIPS、ICLR、COLT、UAI、AISTATS
4. 人工智能综合:AAAI、IJCAI
5. 数据挖掘与信息检索:KDD、SIGIR、WWW、WSDM、CIKM、ICDM、RecSys
6. 语音与信号处理:INTERSPEECH、ICASSP

数据快览:几场顶会的"难考程度"

从README.md的原始表格中摘取近几年数据,一眼看清难度梯度:

注:KDD、WWW 仅统计 research track;具体口径见README.md末尾说明。

从趋势图读出 3 个关键信号

打开conference_trends.png(由plot_rates_submissions.ipynb生成),左右两幅图信息量很大:

1. 📉主会录用率总体稳定:NeurIPS、CVPR、ICML、ICLR 等头部 ML 会议多年维持在 20%~32% 区间,不会出现"今年突然变简单"的幻想;
2. 📈投稿量爆发式增长:NeurIPS 投稿量从 2014 年约 1700 篇涨到 2025 年超过 2.1 万篇,AAAI、CVPR 同步激增——同样难度下,你的竞争对手多了 5 倍以上;
3. ⚖️领域分化明显:ICASSP/INTERSPEECH 录用率约 50%,而 ICDM 不足 10%、IJCAI 约 14%。选对赛道,等于先赢一半。

四步制定你的投稿策略

拿到数据后,建议按下面的流程操作:

1. 圈定候选会议:按研究子方向从README.md的 5 大分类中挑出 3~5 个候选;
2. 核对近 3 年录用率:看绝对值(难度)和斜率(趋势),优先选趋势平稳或略放宽的会议;
3. 设计组合拳:例如"ICLR(冲)+ NeurIPS(稳)+ Findings/短文 track(保)"。注意 ACL、EMNLP 的 Findings 录用率只有主会一半左右,别把它当保底;
4. 检查截稿日期,排好时间表:隔年举办的会议(CVPR/ICCV/ECCV 之外还有 COLING 等)要提前一年规划,避免空窗。

如何查看和更新数据

• 📖 直接阅读README.md,表格即数据,无需安装任何环境;
• 🧮 想自己画趋势图?运行plot_rates_submissions.ipynb,它会自动读取数据表格并用 pandas/matplotlib 生成类似conference_trends.png的双联趋势图;
• ✍️ 发现新会年的数据缺失或口径有误?数据按年份行组织,补一行即可,欢迎参与共建。

小结

选会议不再靠运气,靠的是录用率数据。Conference-Acceptance-Rate 把散落在各会议官网、新闻稿里的历年录取数字,沉淀成一张可查询、可可视化、可持续更新的 AI 顶会录用率总表。下次投稿前花 10 分钟翻一翻README.md,你的每一份投稿预算都会花得更值。

【免费下载链接】Conference-Acceptance-RateAcceptance rates for the major AI conferences项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Conference-Acceptance-Rate