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ICDE 2027: International Conference on Data Engineering

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투고 마감일:
2026-11-11 30일 남음
통보일:
2027-02-10
개최일:
2027-05-17
개최지:
Copenhagen, Denmark
개최 횟수:
캘린더에 추가: Google 캘린더 · Outlook / Apple (.ics)
CCF: A   ICORE: A*   QUALIS: A1   조회: 348376   팔로우: 422   참가: 58
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ICDE
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회반 지수 (CP-I)

97.4 / 100
전체 5,695개 중 3위 · 상위 1%

데이터 마이닝·데이터베이스 분야 336개 중 1위

학술적 인정 (35%)
100
투고 선별성 (20%)
92
개최 횟수 (20%)
100
커뮤니티 관심도 (10%)
90
공개 자료 충실도 (15%)
100

사용한 입력: 수록 등급: CCF A, QUALIS A1 · 게재율: 18.5%(기록이 있는 1개 회차의 평균) · 확인되는 개최 횟수: 43 · 회반에서 팔로우 중인 연구자: 422명 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 99명

신뢰도 100% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-10-11

논문 모집

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.
최종 수정: Dou Sun ()

게재율

평균 게재율: 18.5% 1년간 (2007–2007).

연도투고 수게재 수게재율(%)
200765912218.5%

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