# CCF A 类会议评审标准速查

## 通用评审维度（适用于大多数 CCF-A 会议）

### 1. Novelty（新颖性）
- 方法是否提出了新的视角或技术路线
- 不是简单地将已有方法组合
- 与近 2 年内发表的最新工作有明确区分

### 2. Soundness（技术可靠性）
- 理论推导正确，假设合理
- 实验设计公平（相同条件下对比）
- 结果可复现，统计检验充分
- 消融实验覆盖所有核心模块

### 3. Clarity（表达清晰度）
- 问题定义清晰
- 方法描述可跟随并复现
- 图表信息量大且美观
- 符号一致，无歧义

### 4. Significance（研究意义）
- 问题有实际价值
- 提升幅度对实际应用有意义
- 有长期影响的潜力

## 各会议特色要求

### NeurIPS / ICML（机器学习理论+实验）
- 偏重理论贡献和收敛证明
- 实验需要在标准 benchmark 上验证
- 接受率 ~25%

### AAAI / IJCAI（AI 综合）
- 问题驱动，应用面广
- 需要与多种基线全面对比
- 接受率 ~20%

### ACL / EMNLP（自然语言处理）
- 人工评估+自动评估并重
- 需要 case study 展示质性结果
- 接受率 ~22%

### CVPR / ICCV（计算机视觉）
- 视觉结果展示很重要
- 需要在大规模数据集上验证
- 接受率 ~25%

### SIGIR / WWW（信息检索/Web）
- 在线实验（A/B test）加分
- 需考虑效率/延迟指标
- 接受率 ~20%

## 常见拒稿理由
1. Incremental contribution — 改进太小或方法太简单
2. Unfair comparison — 基线设置不合理
3. Missing baselines — 缺少与最新 SOTA 的对比
4. Insufficient analysis — 缺少消融实验或失败案例分析
5. Poor writing — 表达不清或结构混乱
6. Overclaiming — 结论夸大了实际贡献
7. Reproducibility concerns — 缺少实现细节
