会議情報

SDM 2026: SIAM International Conference on Data Mining

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投稿締切日:
2026-04-10 締切済み
通知日:
開催日:
2026-11-19
開催地:
Salt Lake City, Utah, USA
開催回数:
26
CCF: B   ICORE: A   QUALIS: A2   閲覧: 280066   フォロー: 205   参加: 24
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会伴インデックス (CP-I)

86.2 / 100
全 5,769 件中 第 123 位 · 上位 3%

データマイニング・データベース 分野 339 件中 第 7 位

学術的評価 (35%)
92
投稿の選択性 (20%)
97
開催回数 (20%)
89
コミュニティの注目度 (10%)
71
公開情報の充実度 (15%)
65

使用した入力: 収録ランク：CCF B, ICORE A, QUALIS A2 · 採択率：14.5%（記録のある 4 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：205 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：12 人

公開情報で不足しているもの: 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 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 1.2 · 算出日 2026-11-05

論文募集

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
最終更新：Dou Sun（）

採択率

平均採択率: 14.5% 4 年間 (2002–2008).

年投稿数採択数採択率(%)
20082824014.2%
20073023611.9%
20052184018.3%
20022503413.6%

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