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ICDE 2027: International Conference on Data Engineering

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Día de Entrega:
2026-11-11 Faltan 30 días
Fecha de Notificación:
2027-02-10
Fecha de conferencia:
2027-05-17
Ubicación:
Copenhagen, Denmark
Ediciones:
Añadir al calendario: Google Calendar · Outlook / Apple (.ics)
CCF: A   ICORE: A*   QUALIS: A1   Vistas: 348375   Seguidores: 422   Asistentes: 58
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Índice Conference Partner (CP-I)

97,4 / 100
Puesto n.º 3 de 5.695 congresos · 1% superior

N.º 1 de 336 en Minería de datos y bases de datos

Reconocimiento académico (35%)
100
Selectividad en la revisión (20%)
92
Ediciones celebradas (20%)
100
Atención de la comunidad (10%)
90
Integridad del registro público (15%)
100

Datos utilizados: Categorías: CCF A, QUALIS A1 · Tasa de aceptación: 18.5% (media de 1 ediciones registradas) · Ediciones documentadas: 43 · Investigadores que lo siguen aquí: 422 · Investigadores que abrieron esta página en los últimos 24 meses: 99

Confianza 100 %: la parte de la puntuación respaldada por datos observados y no por la línea base neutra. Cómo se calcula esta puntuación · Ver la clasificación · Versión del algoritmo 1.1 · Calculado el 2026-10-11

Solicitud de Artículos

ICDE 2027 (International Conference on Data Engineering) is a CCF A / ICORE A* / QUALIS A1 conference held in Copenhagen, Denmark on 2027-05-17. The paper submission deadline is 2026-11-11. Acceptance notifications are sent on 2027-02-10.

Topics of Interest We invite the submission of original research contributions in the following areas of data engineering: Data models, semantics, and query languages Query processing and optimization Storage, indexing, and physical database design Transaction management, concurrency control, and recovery Benchmarking, performance modeling, tuning, and testing Distributed and parallel data management Cloud data management Energy-efficient data engineering Data systems on modern hardware Data streams, complex event processing, and edge computing Multidimensional data, data warehousing, OLAP, and analytics Time-series, temporal, spatial, and spatio-temporal data Uncertain, probabilistic, and approximate data Graph data Vector data Multi-modal and heterogeneous data AI and machine learning for data systems and vice versa Foundation models and LLMs for data engineering and vice versa Data mining with a data-centric focus Data visualization and interactive data exploration Knowledge graphs for data engineering Data preparation, cleaning, and integration Data quality, curation, provenance, and workflows Responsible and ethical data management Explainability, fairness, bias, trust, authentication, and regulatory compliance Data security and privacy Distributed ledgers and blockchains Data pricing and markets Domain-specific data engineering (scientific, medical, climate, urban, etc.) We expect that research contributions build on previous advances in the data engineering research community as published in ICDE or other core conferences such as VLDB and SIGMOD. We also welcome any original contributions that cross boundaries or point in other directions of interest to the data engineering research community.
Última actualización por Dou Sun el

Tasa de aceptación

Tasa de aceptación media: 18.5% en 1 años (2007–2007).

AñoEnviadosAceptadosAceptados(%)
200765912218.5%

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