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KSEM 2026: International Conference on Knowledge Science, Engineering and Management

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KSEM
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Día de Entrega:
2026-02-28
Fecha de Notificación:
2026-03-31
Fecha de conferencia:
2026-07-17
Ubicación:
Beijing, China
Ediciones:
CCF: C   ICORE: C   QUALIS: B3   Vistas: 640830   Seguidores: 229   Asistentes: 81

Índice Conference Partner (CP-I)

64,8 / 100
Puesto n.º 443 de 5.682 congresos · 8% superior

N.º 31 de 739 en Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Reconocimiento académico (35%)
66
Selectividad en la revisión (20%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50 —
Ediciones celebradas (20%)
81
Atención de la comunidad (10%)
73
Integridad del registro público (15%)
55

Datos utilizados: Categorías: CCF C, ICORE C, QUALIS B3 · Ediciones documentadas: 19 · Investigadores que lo siguen aquí: 229 · Investigadores que abrieron esta página en los últimos 24 meses: 14

Falta en el registro público: Tasas de aceptación históricas (+4,5) · 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 80 %: 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 1.1 · Calculado el 2026-09-17

Solicitud de Artículos

KSEM 2026 (International Conference on Knowledge Science, Engineering and Management) is a CCF C / ICORE C / QUALIS B3 conference held in Beijing, China on 2026-07-17. The paper submission deadline is 2026-02-28. Acceptance notifications are sent on 2026-03-31.

For KSEM 2026, we are particularly focused on the theme of applied knowledge science and engineering in networking and cybersecurity, which includes the use of large language models (LLM). Submissions are not limited to these topics, and we welcome contributions across a broad range of areas, as detailed below: Knowledge Science • Knowledge representation and reasoning • Formal analysis of knowledge; reasoning about knowledge • Knowledge complexity and knowledge metrics • Uncertainty in knowledge (randomness, fuzziness, roughness, vagueness) • Knowledge fusion for decision making • Formal ontologies • Reasoning about knowledge in the presence of inconsistency, incompleteness and context-dependency • Belief propagation, revision and aggregation • Cognitive foundations of knowledge • Integration of machine learning and knowledge representation • Knowledge-driven learning • Knowledge for cognitive robotics • Knowledge for cognitive analytics • Knowledge in complex systems (e.g. manufacture assembling, economical and quantum systems) • Game-theoretical aspects of knowledge; knowledge in multi-agent systems Knowledge Engineering • Knowledge modeling • Knowledge acquisition, such as knowledge modules, temporal knowledge, etc. • Knowledge extraction from texts/videos, big data/Web • Knowledge discovery from very large databases • Knowledge integration • Knowledge-based software engineering • Knowledge-based systems in life sciences • Knowledge-based systems for smart homes • Conceptual modeling in knowledge-based systems • Semantic database systems • Semantic Web: Content and ontological engineering • Knowledge engineering applications • Knowledge-based system and Large Language Models (LLMs) Knowledge Management • Knowledge management best practices and applications • Knowledge verification and validation (e.g. Blockchain) • Knowledge protection and attack detection • Knowledge-Based Systems in Cybersecurity Threat Detection and Intelligent Decision-Making • Smart knowledge and resource optimization • Knowledge dissemination • Knowledge management systems • Knowledge and data integration • Knowledge adaptation Knowledge Graphs • Knowledge graph storage and management • Probabilistic knowledge graphs • Knowledge graph construction • Knowledge graph query • Learning on knowledge graphs • Knowledge graph embedding • Knowledge graph completion • Multi-modal knowledge graphs • Knowledge graph applications • Deep graph neural networks
Última actualización por Admin Agent el

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