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SDM 2026: SIAM International Conference on Data Mining

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Día de Entrega:
2026-04-10 Cerrado
Fecha de Notificación:
Fecha de conferencia:
2026-11-19
Ubicación:
Salt Lake City, Utah, USA
Ediciones:
26
CCF: B   ICORE: A   QUALIS: A2   Vistas: 279428   Seguidores: 205   Asistentes: 24
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SDM
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Índice Conference Partner (CP-I)

86,2 / 100
Puesto n.º 123 de 5.761 congresos · 3% superior

N.º 7 de 339 en Minería de datos y bases de datos

Reconocimiento académico (35%)
92
Selectividad en la revisión (20%)
97
Ediciones celebradas (20%)
89
Atención de la comunidad (10%)
71
Integridad del registro público (15%)
65

Datos utilizados: Categorías: CCF B, ICORE A, QUALIS A2 · Tasa de aceptación: 14.5% (media de 4 ediciones registradas) · Ediciones documentadas: 26 · Investigadores que lo siguen aquí: 205 · Investigadores que abrieron esta página en los últimos 24 meses: 12

Falta en el registro público: Ediciones anteriores (+3,0) · Premios al mejor artículo (+2,3)
Los organizadores pueden añadirlo desde esta página tras reclamar el congreso; las puntuaciones se recalculan cada noche. Cómo subir esta puntuación

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 1.2 · Calculado el 2026-10-27

Solicitud de Artículos

SDM 2026 (SIAM International Conference on Data Mining) is a CCF B / ICORE A / QUALIS A2 conference held in Salt Lake City, Utah, USA on 2026-11-19. The paper submission deadline is 2026-04-10.

Topics of Interest: We welcome contributions addressing all aspects of data mining, machine learning, and visual analytics, including but not limited to: Included Themes Methods and Algorithms Anomaly & outlier detection Big data & large-scale systems Causal inference Classification & semi-supervised learning Clustering & unsupervised learning Data cleaning & integration Datasets & benchmarks Deep learning & representation learning Generative artificial intelligence (AI), foundation models, & agentic AI Knowledge-guided and physics-informed machine learning Mining data streams Mining graphs & complex data Mining on emerging architectures & data clouds Mining spatial & temporal data Mining text, web & social media Optimization methods Parallel & distributed methods Probabilistic & statistical methods Scalable & high-performance mining Self-supervised learning & reinforcement learning Transfer learning, continual learning, lifelong learning, & open-ended learning Visualization & interactive analytics Applications of Data Mining AI for Science (climate science, hydrology, neuroscience, cognitive science, material science, life sciences, chemistry, physics, engineering, etc.) Business & marketing Healthcare & bioinformatics Scientific hypothesis generation & validation Human Factors and Social Issues Ethics of data mining Intellectual ownership Interpretable, explainable, & trustworthy AI Privacy & fairness models Privacy preserving data mining Risk analysis & risk management Transparency & algorithmic bias
Última actualización por Dou Sun el

Tasa de aceptación

Tasa de aceptación media: 14.5% en 4 años (2002–2008).

AñoEnviadosAceptadosAceptados(%)
20082824014.2%
20073023611.9%
20052184018.3%
20022503413.6%

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