학회 정보

IDEAS 2027: International Database Engineering and Artificial Intelligence Symposium

투고 마감일:
2026-11-15 오늘 마감
통보일:
2026-12-15
개최일:
2027-01-25
개최지:
Fukuoka, Japan
개최 횟수:
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IDEAS
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회반 지수 (CP-I)

60.6 / 100
전체 5,777개 중 609위 · 상위 11%

데이터 마이닝·데이터베이스 분야 340개 중 32위

학술적 인정 (35%)
58
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
93
커뮤니티 관심도 (10%)
34
공개 자료 충실도 (15%)
55

사용한 입력: 수록 등급: ICORE C · 확인되는 개최 횟수: 31 · 회반에서 팔로우 중인 연구자: 5명 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 8명

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 80% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.2 · 산출일 2026-11-14

논문 모집

IDEAS 2027 (International Database Engineering and Artificial Intelligence Symposium) is a ICORE C conference held in Fukuoka, Japan on 2027-01-25. The paper submission deadline is 2026-11-15. Acceptance notifications are sent on 2026-12-15.

The IDEAS series provides an international forum for discussion of the problems of engineering data driven systems involving not only database technology but the related areas of artificial intelligence, information retrieval, multimedia, human machine interface, speech, natural language processing and communication. The goal of IDEAS is to foster closer interaction among the industrial, research and user communities and provides an excellent opportunity for them to meet, discuss ideas, examine the current ones and develop new solutions and research directions. Along with the technical sessions, the symposium also features prominent invited speakers. The series are scheduled annually and have been held since 1997 in North America, Europe and Asia. It has attracted participants from governmental and non-governmental agencies, industries, and academia to exchange ideas and share experiences. IDEAS 2027 has expanded its scope to include AI and database engineering works. Topics include, but not limited to: -Artificial intelligence (AI) and its applications -Big data applications -Big data and scalable analytics -Data management -Data mining -Data quality, cleaning and provenance -Data warehousing and OLAP -Databases -Deep learning and neural models -Ethics in AI, AI for social good -Explainable AI -Fair, secure, private, and trusted AI -Human-machine interface -Information retrieval and search -Knowledge management -Knowledge representation -Large language models (LLMs) -Link and graph mining -Multimedia -Natural language processing (NLP) -Social media and social networks -Statistical and scientific data -Stream, spatial and temporal and dimensional data -Speech -Web and cyber security -Web mining and applications
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