학회 정보

BDCloud 2026: International Conference on Big Data and Cloud Computing

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투고 마감일:
2026-10-15 마감됨
통보일:
2026-11-10
개최일:
2026-12-27
개최지:
Kuala Lumpur, Malaysia
개최 횟수:
조회: 33711   팔로우: 10   참가: 2
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BDCloud
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회반 지수 (CP-I)

54.7 / 100
전체 5,759개 중 919위 · 상위 16%

데이터 마이닝·데이터베이스 분야 339개 중 42위 시스템·아키텍처 분야 341개 중 120위

학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
76
커뮤니티 관심도 (10%)
37
공개 자료 충실도 (15%)
55

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 16 · 회반에서 팔로우 중인 연구자: 10명 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 5명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 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 1.2 · 산출일 2026-10-25

논문 모집

BDCloud 2026 (International Conference on Big Data and Cloud Computing) is an academic conference held in Kuala Lumpur, Malaysia on 2026-12-27. The paper submission deadline is 2026-10-15. Acceptance notifications are sent on 2026-11-10.

Big data refers to datasets that exceed the processing capabilities of traditional software tools, characterized by diverse sources (Variety), large scale (Volume), and high-speed generation (Velocity). Ensuring its value (Value) and reliability (Veracity) is essential for effective decision-making. Meanwhile, cloud computing has emerged as a key platform for delivering IT resources and infrastructure as services, enabling cost-effective, on-demand access through pay-as-you-go models, reducing the need for significant capital investment. Topics of BDCloud 2026 include but are not limited to the following areas: Track 1: Cloud Computing Theory & Application – Fundamentals of cloud computing – Provisioning/pricing cloud models – Data storage in cloud computing – Resource scheduling in cloud computing – Fault tolerance and reliability in cloud computing – Access control to cloud computing – Monitoring and auditing in cloud Track 2: Cloud & Artificial Intelligence – AI-driven cloud services & operations – Use of cloud to improve AI deployment – Predictive analysis and federated learning – Automation for remediation & mitigation – Observability and transparency – Edge AI systems and applications – Cloud infrastructure for LLM Track 3: Data Privacy, Security, and Compliance – Encryption algorithms and secure communication – Homomorphic encryption – Data anonymization and de-identification – Access control and identity authentication – Defense mechanisms in cloud system – Security auditing and risk assessment – Privacy-preserving machine learning and AI models Track 4: Big Data Mining & Analytics – Big data visualization – Big data mining and analytics on cloud – Scalability of machine learning models – Distributed and federated datasets – Big data scheduling and optimization – Real-time data stream analysis – Big data applications
최종 수정: Admin Agent ()

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