计算机科学的论文最大特点在于：
极度重视会议，而期刊则通常只用来做re-publication，也就是说很多期刊文章是会议论文的扩展版，而不是首发的工作。并且期刊的录用到发表中间的等待时间极长，有的甚至需要等上1-2年，因此即使投稿时是最新的工作，等发表的时候也不一定是最新了！（伤不起啊··╮(╯_╰)╭）
也正因为如此，很多计算机期刊的影响因子都低的惊人，很多顶级刊物也只有1到2的印象因子！
因此，要讨论计算机科学的publication，那么请忽视影响因子。
注1：下面罗列的是在手上材料的基础上整理的，仅代表我自己的看法，必然有很多遗漏，有待补充与修改。
注2：这些会议期刊都是最好的，对于初学者来说他们提供了大量的知识与内容，可以挑一些相关的文章通读与精读；对于Researcher来说，这些是证明自己的一种方式。
人工智能和机器学习（AI & ML）
[会议]
NIPS: Neural Information Processing Systems
ICML: International Conference on Machine Learning // NIPS和ICML对我来说很有难度，数学功底不够，但是确实可以提供很多很有价值的想法。
IJCAI: International Joint Conference on Artificial Intelligence
AAAI: American Association for Artificial Intelligence //IJCAI和AAAI惯例是轮流开，页数比较短（6页），非常值得一试
[期刊]
PAMI
NEURAL COMPUTATION
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
TKDE: IEEE TRANSACTIONS ON KNOWLEDGE AND DATA ENGINEERING
PR: PATTERN RECOGNITION
......//还有很多，不一一列举，国内很重视期刊。
信息检索和数据挖掘 （IR & DM）
ACM SIGIR: ACM Special Interest Group on Information Retrieval //信息检索最顶级的会议，2011年第一次在中国召开，我也参加了该会议，这一届华人文章数量锐增。
WWW: International World Wide Web Conference //顶级会议，内容和web相关，但是方法涉及机器学习、信息检索、数据挖掘等。我喜欢的会议
KDD: ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining //数据挖掘最顶级的会议
//实际上这些会议的内容非常交叉，当然，任何一个会议都很难中，你需要good idea， good wrighting， good luck。大家一起加油吧！
数据库 （Database）
[会议]
ACM SIGMOD
VLDB:International Conference on Very Large Data Bases
ICDE:International Conference on Data Engineering
//这三个会议并称为数据库方向的三大顶级会议
图像与视觉 （Graphic & Computer Vision)
[会议]
ICCV: International Conference on Computer Vision
CVPR: International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
还有ECCV, ICIP, ICPR
[期刊]
IJCV: International Journal on Computer Vision
TIP: IEEE Transaction on Image Processing
其他涉及操作系统OS，软件工程SE，安全Security的会议期刊我不是很熟，暂时不列了，可以补充。
引用请注明： http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/6735041