会議情報

EDBT 2027: International Conference on Extending Database Technology

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投稿締切日:
2026-10-07 締切済み
通知日:
2026-12-05
開催日:
2027-04-06
開催地:
Lille, France
開催回数:
30
CCF: B   ICORE: B   QUALIS: A2   閲覧: 174372   フォロー: 116   参加: 19
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会伴インデックス (CP-I)

73.5 / 100
全 5,764 件中 第 287 位 · 上位 5%

データマイニング・データベース 分野 339 件中 第 15 位

学術的評価 (35%)
92
投稿の選択性 (20%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
開催回数 (20%)
92
コミュニティの注目度 (10%)
75
公開情報の充実度 (15%)
35

使用した入力: 収録ランク：CCF B, ICORE B, QUALIS A2 · 確認できる開催回数：30 · 会伴でフォローしている研究者：116 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：50 人

公開情報で不足しているもの: 過去の採択率 (+4.5) · 過去の開催回 (+3.0) · 最優秀論文の記録 (+2.3)
主催者は会議を認証申請したうえで、このページから直接追加できます。スコアは毎晩再計算されます。このスコアを上げるには

信頼度 80% — 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 1.2 · 算出日 2026-11-02

論文募集

EDBT 2027 (International Conference on Extending Database Technology) is a CCF B / ICORE B / QUALIS A2 conference held in Lille, France on 2027-04-06. The paper submission deadline is 2026-10-07. Acceptance notifications are sent on 2026-12-05.

The annual International Conference on Extending Database Technology (EDBT) is a leading international forum for researchers, developers, and users to present and discuss cutting-edge ideas, and to exchange techniques, tools, and experiences related to data management. The conference invites submissions of original research contributions related to all aspects of data management. A list of specific topics of interest is provided below and is by no means exhaustive:: Data Infrastructure & Systems Architecture Cloud data management High-availability systems Data management on modern hardware Distributed and parallel data management Storage, indexing, and physical database design Middleware and workflow management Sustainable and energy-efficient data management Data Processing & Query Management Query processing and optimization techniques Concurrency control, recovery, and transaction management Complex event processing and data streams Benchmarking and performance evaluation Data Models, Integration & Quality Data models and semantics Data integration, heterogeneous data management Schema mapping, matching, and integration Data quality, data profiling, data preparation, and data cleaning Data lakes and data discovery Metadata management and standards Query languages Provenance Uncertain, probabilistic, and approximate data Data management and AI Machine learning methods for data and database tuning Data-intensive and data-driven systems for ML/AI Tabular foundation models and LLMs Natural language processing for databases Multi-modal data Data management for ML/AI models Specialized Data Types & Domains Data lakes Graph data Spatial and temporal data Sensor, IoT, and mobile data Text data, extraction, and information retrieval Unstructured data and multimedia data Scientific and statistical data Analytics, Intelligence & Discovery Data mining and knowledge discovery Data warehousing, large-scale analytics, and ETL tools Process mining Knowledge graphs and knowledge management Semantic web and social networks Governance, Ethics & Human Interaction Privacy, security, and access control Responsible data management and ethics Data economy, data markets, data sovereignty Crowdsourced and collaborative data management Human-data interaction Data visualization, exploration, and user interfaces Usability, automaticity, interpretability, and explainability of data systems
最終更新：Dou Sun（）

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