ACM SIGMOD/PODS 数据管理国际会议

SIGMOD/PODS 是数据库与数据管理领域的旗舰国际会议，每年汇聚全球数据库研究者、系统开发者、工业界从业者与学生，围绕数据管理的前沿思想、系统创新与理论基础展开交流。2027 年会议包含研究论文报告、工业论文、教程、Demo、专题 Workshop、海报展示以及工业展览等环节，是 CCF A 类、CORE A* 类会议

1. 检索信息
SIGMOD 研究论文本身不单独出版“会议论文集”，而是发表在 Proceedings of the ACM on Management of Data（PACMMOD） 上。PACMMOD 是 ACM 旗下数据管理领域期刊，通常被 Scopus、Ei Compendex 收录。官网未以“SIGMOD 2027 论文集”为单位单独声明 SCI/EI 收录状态。

2. 出版信息
SIGMOD 2027 被接收的研究论文、工业论文等将发表于 PACMMOD（Proceedings of the ACM on Management of Data） 的相应期卷中，而非传统的会议论文集。每轮 SIGMOD 投稿对应 PACMMOD 的一期。会议也设有 Companion 卷，收录 Keynote 摘要、Demo、Tutorial 摘要等。

3. 组委会信息（重要部分）
SIGMOD 2027 Program Committee Co-chairs：

• Sourav S Bhowmick，Nanyang Technological University，Singapore

• Yuanyuan Tian，Microsoft Gray Systems Lab，USA

• Data Management Systems：数据库系统的监控、测试与调优；云、分布式、去中心化与并行数据管理；新兴硬件上的数据库系统；嵌入式数据库、IoT 与传感器网络；存储、索引与物理数据库设计；查询处理与优化；事务处理；数据仓库、OLAP 与分析。

• Data Models and Languages：数据模型与语义；声明式编程语言与优化；空间与时间数据管理；图、社交网络、Web 数据与语义 Web；多媒体与信息检索；数据湖；不确定、概率与近似数据库；流与复杂事件处理。

• Human-Centric Data Management：数据探索、可视化、查询语言与用户界面；以用户为中心和人在回路的数据管理；人—数据交互；众包与协作数据管理。

• Data Governance, Quality, and Fairness：数据集成、信息抽取与模式匹配；数据溯源与工作流；元数据管理；数据安全、隐私与访问控制；数据质量与数据清洗；负责任的数据管理与数据公平性。

• Modern AI & Data Management：对非结构化数据（图像、视频、自然语言等）的结构化查询；自然语言查询；面向数据库引擎内部的机器学习方法；面向数据库调优的机器学习方法；机器学习流水线的数据管理与元数据；AI 与知识库；数据库中的数据挖掘与规范性分析；面向 AI 的系统。

• Research Track：采用 PACMMOD 四轮投稿机制，2027 年会议对应轮次截止日期为 2026 年 1 月 17 日、4 月 17 日、7 月 17 日、10 月 17 日（摘要与 COI 提前一周，AoE 23:59）。每轮对应一期 PACMMOD；被拒后有 12 个月禁投期规则。

• Industrial Track：论文提交截止 2026 年 11 月 24 日（AoE 23:59），最终决定通知 2027 年 3 月 4 日，Camera-ready 截止 2027 年 3 月 18 日。

• Demonstration Track：提交截止 2027 年 1 月 11 日（AoE 23:59）。