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ICDE 2027: International Conference on Data Engineering

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投稿締切日:
2026-11-11 残り 30 日
通知日:
2027-02-10
開催日:
2027-05-17
開催地:
Copenhagen, Denmark
開催回数:
カレンダーに追加: Google カレンダー · Outlook / Apple（.ics）
CCF: A   ICORE: A*   QUALIS: A1   閲覧: 348378   フォロー: 422   参加: 58
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会伴インデックス (CP-I)

97.4 / 100
全 5,695 件中 第 3 位 · 上位 1%

データマイニング・データベース 分野 336 件中 第 1 位

学術的評価 (35%)
100
投稿の選択性 (20%)
92
開催回数 (20%)
100
コミュニティの注目度 (10%)
90
公開情報の充実度 (15%)
100

使用した入力: 収録ランク：CCF A, QUALIS A1 · 採択率：18.5%（記録のある 1 回の平均） · 確認できる開催回数：43 · 会伴でフォローしている研究者：422 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：99 人

信頼度 100% — スコアのうち、中立の基準値ではなく実際に観測されたデータに基づく割合。 このスコアの算出方法 · ランキングを見る · アルゴリズム版 1.1 · 算出日 2026-10-11

論文募集

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.
最終更新：Dou Sun（）

採択率

平均採択率: 18.5% 1 年間 (2007–2007).

年投稿数採択数採択率(%)
200765912218.5%

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