ISSN 1000-1239 CN 11-1777/TP

本刊动态

    数据挖掘与知识发现专题征文【截稿日期2020-03-20
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    2020年《计算机研究与发展》专题征文(正刊)

    ——数据挖掘与知识发现

    数据挖掘旨在利用机器学习等智能数据分析技术,发掘数据对象蕴含的知识与规律,为任务决策提供有效支撑。国务院印发的《新一代人工智能发展规划》中明确指出,数据挖掘是建立新一代人工智能关键共性技术体系的基础支撑。在大数据时代背景下,数据挖掘技术已广泛应用于金融、医疗、教育、交通、媒体等领域。然而,随着人工智能、移动互联网、云计算等信息技术的快速发展,数据挖掘研究在理论、方法、应用等多个层面均面临新的挑战。

    为及时反映国内同行在数据挖掘方面的前沿研究成果,《计算机研究与发展》将于2020年出版“数据挖掘与知识发现”专题。欢迎数据挖掘及相关研究领域的专家学者、科研人员踊跃投稿。此外,专题组稿与第八届中国数据挖掘会议(CCDM 2020)合作,所有专题录用稿件均需在CCDM 2020会议报告交流。

    一、征文范围(但不限于)

    l  数据挖掘理论与方法

    分类、聚类、集成学习、强化学习、关联分析、链接分析、频繁模式挖掘、动态数据挖掘、并行与分布式挖掘、大规模数据挖掘等

    l  特定类型数据挖掘与分析

    关系数据挖掘、图模式挖掘、多媒体数据挖掘、社交网络分析、文本挖掘、隐私保护数据挖掘、生物信息数据挖掘、推荐系统、数据仓库等

    l  数据挖掘技术应用

    面向金融、教育、交通、医疗、旅游、管理、电商、电信等领域的数据挖掘技术及应用

    二、征文要求

    1. 论文应属于作者的科研成果,数据真实可靠,具有重要的学术价值与推广应用价值,且未在国内外公开发行的刊物或会议上发表,不存在一稿多投问题。作者在投稿时,需向编辑部提交版权转让协议。

    2. 论文一律用word格式排版,论文格式体例参考近期出版的《计算机研究与发展》的要求(http://crad.ict.ac.cn/)。

    3. 论文须通过期刊网站(http://crad.ict.ac.cn)投稿,投稿时提供作者的联系方式,留言中务必注明“数据挖掘2020专题”(否则按自由来稿处理)。

    4. 论文预录用后,至少有一位作者注册参加CCDM 2020会议(http://csee.hnu.edu.cn/ccdm2020)并做口头报告。否则,论文视为退出专刊。

    三、重要日期

    论文截稿日期:2020320

    录用通知日期:2020510

    最终稿提交日期:2020520

    四、特邀编委

    陈恩红   教授       中国科学技术大学      cheneh@ustc.edu.cn

    梁吉业   教授       山西大学                     ljy@sxu.edu.cn

    张敏灵   教授       东南大学                     zhangml@seu.edu.cn

    五、联系方式

    编辑部:   crad@ict.ac.cn   010-62620696, 010-62600350

    通信地址: 北京2704信箱《计算机研究与发展》编辑部

    邮政编码: 100190

  • 发布日期: 2019-11-13  浏览: 7461