用户名*
邮箱*
密码*
确认密码*
验证码* 点击图片更换验证码
找回密码
忘记密码了？输入你的注册邮箱，并点击重置，稍后，你将会收到一封密码重置邮件。
或者前辈们已经回答了类似的问题 赏我一个传送门吧- –
不常上
常见会议和期刊如下（其他回答者也提到CCF已经有目录 CCF推荐排名）
机器学习领域会议：COLT、NIPS、ICML、AISTATS、UAI
机器学习领域期刊：JMLR、PAMI
机器学习的工作也常常发表在人工智能相关会议上，比如
人工智能会议：IJCAI、AAAI
人工智能期刊：AI
除了机器学习和人工智能的会议，CV和NLP方面也有大量机器学习相关的工作，因此不少与机器学习相关的工作也会发在CV和NLP相关会议上。
@li Eta的答案已经说得比较全了，基本可以作为机器学习部分的标准答案。在数据挖掘领域，KDD是当之无愧的最好会议，其次就是ICDM和SDM两个。除此以外的数据挖掘会议都和以上三者有显著差距。在期刊上，数据挖掘领域缺乏像PAMI或者JMLR这类杰出的期刊，但是TKDE等也算是不错。
此外，不要过分相信CCF给出的分类标准，那更多是利益集团博弈产生的结果。虽然我能理解他们的动机，但是把AAAI放在A类第一却把NIPS和COLT放在B类是我见过最可笑的事情之一。
前几位说的都是ML的会议期刊，那我给个data mining的list好了
会议：
SIGKDD：这个想必大家都知道了，而且今年又发生了被打脸事件，看这里如何评价 SIGMOD 2015 最佳论文《DBSCAN Revisited》？ – 计算机科学
SIGMOD：接上一个，主要偏数据库的研究，看得不多，不过不乏好的DM的文章
SIGIR：也是ACM的会，原是信息检索的会，不过有好多质量高的DM文章，值得一看
ICDE、VLDB：这两个应该都是偏数据库的会，不怎么有看过
WSDM：08年第一届，比较新，虽然CCF上只是C类（15年升到B类了），但是文章质量还不错，有些文章的idea挺好，值得一看
WWW：关于web的会议，涉及的topic的可以多一些，也有很多DM的文章
CIKM：不怎么有看过，直接看这里吧
期刊：
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)
ACM Transactions on Information Systems (TOIS)
ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST)
感谢Luau Lawrence的补充
此外，如果对data mining感兴趣的话，建议可以看下SIGMETRICS、IMC这类会议，在对数据的认识上可以给你一定的启发
Eta已经给出了 list了，我具体增补一下：（个人理解，如有不一致，欢迎讨论）
ICML：机器学习领域的顶会，偏理论，阅读难度偏高，icml-16 网址ICML New York City
NIPS：机器学习领域的顶会（虽未上ccf a，但我把它当作顶会），原由jordan主导，经常能见到各个大厂的工作，比如FB，G，MS等，阅读难度中等，低于icml，网址：https://nips.cc
COLT：纯理论的会，圈子比较小，与icml相辅相成，比如colt-15上的open question 就在icml-15上发表了。
AAAI：AI领域的顶会，这个会我平时主要关注KB相关的工作，论文质量尚可，网址www.aaai.org
IJCAI：AI领域的顶会（我记得是顶会），IJCAI-15的chair是周志华老师，论文仅读过eta的paper，不好评价，网址：ijcai.org/。
UAI，AISTAT：读的较少，后者偏理论，但与COLT区别，AISTAT的理论不像COLT那样系统，有些理论的工作比较偏intuitive，网址：uai.org，www.aistats.org/，后者发表的论文在jmlr上的proceedings上可以查到。
ICCV，CVPR，ECCV 仅读过几篇，CV领域的顶会，质量应该都非常高。
ACL：自然语言处理的顶会，论文质量不错，但整体受ML/CV影响太大，已有失去NLP/CL的韵味的趋势，.aclweb.org/
EMNLP，coling：自然语言处理领域会议，现状同acl
上述会议可以在：ACL Anthology 下载对应的论文
期刊
JMLR：ML领域的顶刊，上面有很多astonishing的工作，论文基本为作者发完会议后改为期刊，所以内容比较滞后，我是在这上面开启我NLP/ML的学习的，上面的paper描述的问题比较细致（毕竟期刊），读起来比较顺畅，官网：
ML：ML领域的另一个期刊，知名度不如jmlr，质量比较高，由springer出版，直接去springer搜即可。
PAMI：顶刊，和本人研究方向不太相同，基本未关注过。
数据挖掘：
最好的会议：KDD
然后第二档：ICDM, CIKM，WSDM
剩下可能SDM，ECML-PKDD 和 PAKDD 也还不错？
其他相关领域：
IR：信息检索虽然在KDD里面这几年也开始有了information search 的session，但是IR的文章主要是发在SIGIR上，另外IR和DM有很多交叉的方向，比如social media, recommendation，text mining 等等
IR的顶级会议SIGIR，剩下的WSDM是一个IR和DM结合的会议，最大的特点和优点（我认为的）是single track，这样两个不同领域的专家都可以参与同一篇文章的审稿。个人认为WSDM现在已经除了SIGIR以外IR文章质量最高的会议了。
CIKM 里面的IR track在走下坡路。ECIR国内没人投，其实还不错
这两年有新开的会议，比如ICTIR, CHIIR，大牛牵头（B. Croft，S. Dumais），未来可能成为不错的会议
WWW是一个很有意思的会议，工业界的人员非常多，方向很杂，但是水平都很不错。谷歌的page rank 论文当年发在了WWW，因为之前投SIGIR被拒了~ 所以好文章分布也不能完全只看一两个会议，哪里都有看走眼的时候。
NLP领域有些也相关，但是里面跟DM相关的论文，说实话。。。还是不说实话了。。。
机器学习的会议最好的是ICML和NIPS
AAAI 和 IJCAI也有不错的工作。
DM的期刊：TKDE, TKDD
可以看一下CCF的推荐排名，CCF推荐排名
楼上的回答已经比较全面了。下面做一下我的总结：
机器学习：会议：ICML,NIPS,COLT,UAI 期刊：JMLR,TPAMI
数据挖掘：会议：KDD,ICDM,SDM 期刊：TKDE,TKDD,TIST
当然还有一些机器学习和数据挖掘的文章也发表在CV,NLP,AI,IR,DB等领域的会议上，比如SIGIR,WWW,AAAI,IJCAI,WSDM,CIKM,ACL,COLING,EMNLP,ECML-PKDD,CVPR,ICCV,ECCV,ICDE,SIGMOD,SIGSPATIAL等。
补全数据挖掘领域的一些会议：KDD, ICDM, WSDM, ICDE, CIKM, SDM, PKDD 差不多就这些，顺序也差不多给个排名印象。
虽然对CCF的具体排名持保留意见，但是用来回答题主的问题基本足够了
CCF推荐排名
昵称*
E-Mail*
回复内容*
回复 ( 9 )
常见会议和期刊如下（其他回答者也提到CCF已经有目录 CCF推荐排名）
机器学习领域会议：COLT、NIPS、ICML、AISTATS、UAI
机器学习领域期刊：JMLR、PAMI
机器学习的工作也常常发表在人工智能相关会议上，比如
人工智能会议：IJCAI、AAAI
人工智能期刊：AI
除了机器学习和人工智能的会议，CV和NLP方面也有大量机器学习相关的工作，因此不少与机器学习相关的工作也会发在CV和NLP相关会议上。
@li Eta的答案已经说得比较全了，基本可以作为机器学习部分的标准答案。在数据挖掘领域，KDD是当之无愧的最好会议，其次就是ICDM和SDM两个。除此以外的数据挖掘会议都和以上三者有显著差距。在期刊上，数据挖掘领域缺乏像PAMI或者JMLR这类杰出的期刊，但是TKDE等也算是不错。
此外，不要过分相信CCF给出的分类标准，那更多是利益集团博弈产生的结果。虽然我能理解他们的动机，但是把AAAI放在A类第一却把NIPS和COLT放在B类是我见过最可笑的事情之一。
前几位说的都是ML的会议期刊，那我给个data mining的list好了
会议：
SIGKDD：这个想必大家都知道了，而且今年又发生了被打脸事件，看这里如何评价 SIGMOD 2015 最佳论文《DBSCAN Revisited》？ – 计算机科学
SIGMOD：接上一个，主要偏数据库的研究，看得不多，不过不乏好的DM的文章
SIGIR：也是ACM的会，原是信息检索的会，不过有好多质量高的DM文章，值得一看
ICDE、VLDB：这两个应该都是偏数据库的会，不怎么有看过
WSDM：08年第一届，比较新，虽然CCF上只是C类（15年升到B类了），但是文章质量还不错，有些文章的idea挺好，值得一看
WWW：关于web的会议，涉及的topic的可以多一些，也有很多DM的文章
CIKM：不怎么有看过，直接看这里吧
期刊：
IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE)
ACM Transactions on Information Systems (TOIS)
ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology (TIST)
感谢Luau Lawrence的补充
此外，如果对data mining感兴趣的话，建议可以看下SIGMETRICS、IMC这类会议，在对数据的认识上可以给你一定的启发
Eta已经给出了 list了，我具体增补一下：（个人理解，如有不一致，欢迎讨论）
ICML：机器学习领域的顶会，偏理论，阅读难度偏高，icml-16 网址ICML New York City
NIPS：机器学习领域的顶会（虽未上ccf a，但我把它当作顶会），原由jordan主导，经常能见到各个大厂的工作，比如FB，G，MS等，阅读难度中等，低于icml，网址：https://nips.cc
COLT：纯理论的会，圈子比较小，与icml相辅相成，比如colt-15上的open question 就在icml-15上发表了。
AAAI：AI领域的顶会，这个会我平时主要关注KB相关的工作，论文质量尚可，网址www.aaai.org
IJCAI：AI领域的顶会（我记得是顶会），IJCAI-15的chair是周志华老师，论文仅读过eta的paper，不好评价，网址：ijcai.org/。
UAI，AISTAT：读的较少，后者偏理论，但与COLT区别，AISTAT的理论不像COLT那样系统，有些理论的工作比较偏intuitive，网址：uai.org，www.aistats.org/，后者发表的论文在jmlr上的proceedings上可以查到。
ICCV，CVPR，ECCV 仅读过几篇，CV领域的顶会，质量应该都非常高。
ACL：自然语言处理的顶会，论文质量不错，但整体受ML/CV影响太大，已有失去NLP/CL的韵味的趋势，.aclweb.org/
EMNLP，coling：自然语言处理领域会议，现状同acl
上述会议可以在：ACL Anthology 下载对应的论文
期刊
JMLR：ML领域的顶刊，上面有很多astonishing的工作，论文基本为作者发完会议后改为期刊，所以内容比较滞后，我是在这上面开启我NLP/ML的学习的，上面的paper描述的问题比较细致（毕竟期刊），读起来比较顺畅，官网：
ML：ML领域的另一个期刊，知名度不如jmlr，质量比较高，由springer出版，直接去springer搜即可。
PAMI：顶刊，和本人研究方向不太相同，基本未关注过。
数据挖掘：
最好的会议：KDD
然后第二档：ICDM, CIKM，WSDM
剩下可能SDM，ECML-PKDD 和 PAKDD 也还不错？
其他相关领域：
IR：信息检索虽然在KDD里面这几年也开始有了information search 的session，但是IR的文章主要是发在SIGIR上，另外IR和DM有很多交叉的方向，比如social media, recommendation，text mining 等等
IR的顶级会议SIGIR，剩下的WSDM是一个IR和DM结合的会议，最大的特点和优点（我认为的）是single track，这样两个不同领域的专家都可以参与同一篇文章的审稿。个人认为WSDM现在已经除了SIGIR以外IR文章质量最高的会议了。
CIKM 里面的IR track在走下坡路。ECIR国内没人投，其实还不错
这两年有新开的会议，比如ICTIR, CHIIR，大牛牵头（B. Croft，S. Dumais），未来可能成为不错的会议
WWW是一个很有意思的会议，工业界的人员非常多，方向很杂，但是水平都很不错。谷歌的page rank 论文当年发在了WWW，因为之前投SIGIR被拒了~ 所以好文章分布也不能完全只看一两个会议，哪里都有看走眼的时候。
NLP领域有些也相关，但是里面跟DM相关的论文，说实话。。。还是不说实话了。。。
机器学习的会议最好的是ICML和NIPS
AAAI 和 IJCAI也有不错的工作。
DM的期刊：TKDE, TKDD
可以看一下CCF的推荐排名，CCF推荐排名
楼上的回答已经比较全面了。下面做一下我的总结：
机器学习：会议：ICML,NIPS,COLT,UAI 期刊：JMLR,TPAMI
数据挖掘：会议：KDD,ICDM,SDM 期刊：TKDE,TKDD,TIST
当然还有一些机器学习和数据挖掘的文章也发表在CV,NLP,AI,IR,DB等领域的会议上，比如SIGIR,WWW,AAAI,IJCAI,WSDM,CIKM,ACL,COLING,EMNLP,ECML-PKDD,CVPR,ICCV,ECCV,ICDE,SIGMOD,SIGSPATIAL等。
补全数据挖掘领域的一些会议：KDD, ICDM, WSDM, ICDE, CIKM, SDM, PKDD 差不多就这些，顺序也差不多给个排名印象。
虽然对CCF的具体排名持保留意见，但是用来回答题主的问题基本足够了
CCF推荐排名
CCF推荐排名