학회 정보

BDA 2020: International Conference on Big Data Analytics

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BDA
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투고 마감일:
2020-07-06
통보일:
2020-09-14
개최일:
2020-12-15
개최지:
Sonipat, India
개최 횟수:
8
조회: 20109   팔로우: 2   참가: 1

회반 지수 (CP-I)

45.0 / 100
전체 5,652개 중 2,800위 · 상위 50%

데이터 마이닝·데이터베이스 분야 337개 중 168위

학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
59
커뮤니티 관심도 (10%)
19
공개 자료 충실도 (15%)
25

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 8 · 회반에서 팔로우 중인 연구자: 2명 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 2명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 역대 회차 (+3.0) · 최우수 논문 기록 (+2.3)
주최자는 학회를 인증 신청한 뒤 이 페이지에서 바로 추가할 수 있습니다. 점수는 매일 밤 다시 계산됩니다. 이 점수를 올리는 방법

신뢰도 45% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-09-08

논문 모집

BDA 2020 (International Conference on Big Data Analytics) is an academic conference held in Sonipat, India on 2020-12-15. The paper submission deadline is 2020-07-06. Acceptance notifications are sent on 2020-09-14.

The 8th International Conference on Big Data Analytics (BDA 2020) will be held during December 15-18, 2020 at Ashoka University, India. The conference will be organized by Ashoka University. BDA 2020 provides an international forum for researchers and industry practitioners to share their original research results, practical experiences and thoughts on big data from different perspectives including storage models, data access, computing paradigms, analytics, information sharing and privacy, redesigning mining algorithms, open issues and future research trends. BDA 2020 invites original, technically sound, high-quality research papers proposing novel solutions addressing the problems related to big data analytics as well as case studies and practical experiences with big data. Major topics of interest to the conference include, but are not limited to: Analytics as a Service Architectural Design for Big Data Big Data Analytics for Governance Conceptual/cognitive/programming Models for Big data analytics Clustering of Big Data Data Fusion and Multi Modal Analytics Data Models for Big Data Analyticse Domain-specific Analytics Index Structures for Big Data Analytics Interaction Design for Exploratory Analytics Machine Learning techniques for Big Data Large-scale recommendation systems and graph analysis Model Discovery from Big Data NoSQL and non-standard Data Models Physical Data Organization for Big Data Predictive Modelling Rule Mining from Big Data Scalability and Performance issues Security, privacy and legal issues specific to big data Semantics of Big Data Streaming Data Analytics Summarization and Materialized views Topic Modelling Unstructured and Semi-structured Data Mining
최종 수정: Dou Sun ()

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