纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全.
同分的按字母序排列. 不很严谨地说, tier-1是可以令人羡慕的, tier-2是可以令
人尊敬的,由于AI的相关会议非常多, 所以能列进tier-3的也是不错的.

tier 2: tier-2的会议列得不全, 我熟悉的领域比较全一些.

AAMAS (2+): agent方面最好的会议. 但是现在agent已经是一个一般性的概念,
几乎所有AI有关的会议上都有这方面的内容, 所以AAMAS下降的趋势非常明显.

ECCV (2+): 计算机视觉方面仅次于ICCV的会议, 因为这个领域发展很快, 有可能
升级到1-去.

ECML (2+): 机器学习方面仅次于ICML的会议, 欧洲人极力捧场, 一些人认为它已
经是1-了. 我保守一点, 仍然把它放在2+. 因为机器学习发展很快, 这个会议
的reputation上升非常明显.

ICDM (2+): 数据挖掘方面仅次于SIGKDD的会议, 目前和SDM相当. 这个会只有5年
历史, 上升速度之快非常惊人. 几年前ICDM还比不上PAKDD, 现在已经拉开很大
距离了.

SDM (2+): 数据挖掘方面仅次于SIGKDD的会议, 目前和ICDM相当. SIAM的底子很厚,
但在CS里面的影响比ACM和IEEE还是要小, SDM眼看着要被ICDM超过了, 但至少
目前还是相当的.

ICAPS (2): 人工智能规划方面最好的会议, 是由以前的国际和欧洲规划会议合并
来的. 因为这个领域逐渐变冷清, 影响比以前已经小了.

ICCBR (2): Case-Based Reasoning方面最好的会议. 因为领域不太大, 而且一直
半冷不热, 所以总是停留在2上.

COLLING (2): 计算语言学/自然语言处理方面仅次于ACL的会, 但与ACL的差距比
ICCV-ECCV和ICML-ECML大得多.

ECAI (2): 欧洲的人工智能综合型会议, 历史很久, 但因为有IJCAI/AAAI压着,
很难往上升.

ALT (2-): 有点象COLT的tier-2版, 但因为搞计算学习理论的人没多少, 做得好
的数来数去就那么些group, 基本上到COLT去了, 所以ALT里面有不少并非计算
学习理论的内容.

EMNLP (2-): 计算语言学/自然语言处理方面一个不错的会. 有些人认为与COLLING
相当, 但我觉得它还是要弱一点.

ILP (2-): 归纳逻辑程序设计方面最好的会议. 但因为很多其他会议里都有ILP方面
的内容, 所以它只能保住2-的位置了.

PKDD (2-): 欧洲的数据挖掘会议, 目前在数据挖掘会议里面排第4. 欧洲人很想把
它抬起来, 所以这些年一直和ECML一起捆绑着开, 希望能借ECML把它带起来.
但因为ICDM和SDM, 这已经不太可能了. 所以今年的PKDD和ECML虽然还是一起开,
但已经独立审稿了(以前是可以同时投两个会, 作者可以声明优先被哪个会考虑,
如果ECML中不了还可以被PKDD接受).

tier 3: 列得很不全. 另外, 因为AI的相关会议非常多, 所以能列在tier-3也算不错了, 基本上能
进到所有AI会议中的前30%吧

ACCV (3+): 亚洲的计算机视觉会议, 在亚太级别的会议里算很好的了.

DS (3+): 日本人发起的一个接近数据挖掘的会议.

ECIR (3+): 欧洲的信息检索会议, 前几年还只是英国的信息检索会议.

ICTAI (3+): IEEE最主要的人工智能会议, 偏应用, 是被IEEE办烂的一个典型. 以前的
quality还是不错的, 但是办得越久声誉反倒越差了, 糟糕的是似乎还在继续下滑, 现在
其实3+已经不太呆得住了.

PAKDD (3+): 亚太数据挖掘会议, 目前在数据挖掘会议里排第5.

ICANN (3+): 欧洲的神经网络会议, 从quality来说是神经网络会议中最好的, 但这个领域
的人不重视会议,在该领域它的重要性不如IJCNN.

AJCAI (3): 澳大利亚的综合型人工智能会议, 在国家/地区级AI会议中算不错的了.

CAI (3): 加拿大的综合型人工智能会议, 在国家/地区级AI会议中算不错的了.

CEC (3): 进化计算方面最重要的会议之一, 盛会型. IJCNN/CEC/FUZZ-IEEE这三个会议是
计算智能或者说软计算方面最重要的会议, 它们经常一起开, 这时就叫WCCI (World
Congress on Computational Intelligence). 但这个领域和CS其他分支不太一样, 倒是和
其他学科相似, 只重视journal, 不重视会议, 所以录用率经常在85%左右, 所录文章既有
quality非常高的论文, 也有入门新手的习作.

FUZZ-IEEE (3): 模糊方面最重要的会议, 盛会型, 参见CEC的介绍.

GECCO (3): 进化计算方面最重要的会议之一, 与CEC相当，盛会型.

ICASSP (3): 语音方面最重要的会议之一, 这个领域的人也不很care会议.

ICIP (3): 图像处理方面最著名的会议之一, 盛会型.

ICPR (3): 模式识别方面最著名的会议之一, 盛会型.

IEA/AIE (3): 人工智能应用会议. 一般的会议提名优秀论文的通常只有几篇文章, 被提名
就已经是很高的荣誉了, 这个会很有趣, 每次都搞1、20篇的优秀论文提名, 专门搞几个
session做被提名论文报告, 倒是很热闹.

IJCNN (3): 神经网络方面最重要的会议, 盛会型, 参见CEC的介绍.

IJNLP (3): 计算语言学/自然语言处理方面比较著名的一个会议.

PRICAI (3): 亚太综合型人工智能会议, 虽然历史不算短了, 但因为比它好或者相当的综
合型会议太多, 所以很难上升.