会議情報

ICDM 2026: International Conference on Data Mining

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投稿締切日:
2026-06-06
通知日:
2026-08-16
開催日:
2026-11-12
開催地:
Shenyang, China
開催回数:
26
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CCF: B   ICORE: A*   QUALIS: A1   閲覧: 1869149   フォロー: 505   参加: 101
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ICDM
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会伴インデックス (CP-I)

94.1 / 100
全 5,693 件中 第 20 位 · 上位 1%

データマイニング・データベース 分野 337 件中 第 3 位

学術的評価 (35%)
100
投稿の選択性 (20%)
100
開催回数 (20%)
89
コミュニティの注目度 (10%)
93
公開情報の充実度 (15%)
80

使用した入力: 収録ランク：CCF B, QUALIS A1 · 採択率：9.4%（記録のある 5 回の平均） · 確認できる開催回数：26 · 会伴でフォローしている研究者：505 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：167 人

公開情報で不足しているもの: 過去の開催回 (+3.0)
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 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 2026-10-06

論文募集

ICDM 2026 (International Conference on Data Mining) is a CCF B / ICORE A* / QUALIS A1 conference held in Shenyang, China on 2026-11-12. The paper submission deadline is 2026-06-06. Acceptance notifications are sent on 2026-08-16.

Aims and Scope The IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) has established itself as the world’s premier research conference in data mining. It provides an international forum for sharing original research results, as well as exchanging and disseminating innovative and practical development experiences. The conference covers all aspects of data mining, including algorithms, software, systems, and applications. ICDM draws researchers, application developers, and practitioners from a wide range of data mining related areas such as big data, deep learning, pattern recognition, statistical and machine learning, databases, data warehousing, data visualization, knowledge-based systems, high-performance computing, and large models. By promoting novel, high-quality research findings, and innovative solutions to challenging data mining problems, the conference seeks to advance the state-of-the-art in data mining. Topics of interest Topics of interest include, but are not limited to Foundations, algorithms, models, and theory of data mining, including big data mining. Deep learning and statistical methods for data mining. Mining from heterogeneous data sources, including text, semi-structured, spatio-temporal, streaming, graph, web, and multimedia data. Data mining systems and platforms, and their efficiency, scalability, security, and privacy. Data mining for modelling, visualization, personalization, and recommendation. Data mining for cyber-physical systems and complex, time-evolving networks. Advantages and potential limitations of data mining with large models. Applications of data mining in social sciences, physical sciences, engineering, life sciences, climate science, web, marketing, finance, precision medicine, health informatics, and other domains. We particularly encourage submissions in emerging topics of high importance such as ethical data analytics, automated data analytics, data-driven reasoning, interpretable modeling, modeling with evolving environments, multi-modal data mining, and heterogeneous data integration and mining.
最終更新：Dou Sun（）

採択率

平均採択率: 15.5% 17 年間 (2001–2021).

年投稿数採択数採択率(%)
2021990989.9%
2020930919.8%
20191046959.1%
2018948848.9%
2017778729.3%
2016904788.6%
2015807688.4%
201472714219.5%
201380915919.7%
201275615120%
200759211920.1%
200677615219.6%
200550114128.1%
2004451398.6%
20035015811.6%
200236912132.8%
20013657219.7%

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