학회 정보

DMBD 2020: International Conference on Data Mining and Big Data

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투고 마감일:
2020-03-19 연장
통보일:
2020-03-31
개최일:
2020-07-14
개최지:
Belgrade, Serbia
개최 횟수:
5
조회: 24741   팔로우: 14   참가: 3
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DMBD
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회반 지수 (CP-I)

44.3 / 100
전체 5,694개 중 3,116위 · 상위 55%

데이터 마이닝·데이터베이스 분야 336개 중 182위

학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
48
커뮤니티 관심도 (10%)
34
공개 자료 충실도 (15%)
25

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 5 · 회반에서 팔로우 중인 연구자: 14명 · 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 2026-10-07

논문 모집

DMBD 2020 (International Conference on Data Mining and Big Data) is an academic conference held in Belgrade, Serbia on 2020-07-14. The paper submission deadline is 2020-03-19 (extended). Acceptance notifications are sent on 2020-03-31.

DMBD 2020 will feature plenary lectures given by worldwide renowned speakers, regular sessions with broad coverage, and some special sessions focused on some popular topics. Major topics to be addressed at the conference include, but are not limited to the following areas: Topics of interest include, but are not limited to: Data Mining Theory, algorithms and models of data mining Machine learning for data mining Statistical methods for data mining Data mining systems Mining text, semi-structured, spatio-temporal, streaming, graph, web, multimedia data Data mining in personalization and recommendation Case-Based Reasoning Similarity-Based Reasoning Clustering Classification Prediction Algorithms Association rules Capability indices Deviation and novelty detection Conceptional learning Inductive learning Organisational Learning Evolutional learning Sampling methods Similarity measures Similarity learning Statistical learning Neural Net Based Learning Feature Learning Frequent pattern mining Applications in all aspects of data mining Big Data Data models and architectures Security, privacy, and trust Data protection and integrity Identity theft, data loss and leakage Legal and ethicalissues Data analytics and metrics Data representation and structures Data management and processing Data capturing and acquisition Tools and technologies QoS in big data Applications Social networks analysis Data searching and mining Visualisation of data Personal data logging and quantified-self Context-aware data Data economics Applications of datamining and big data Methodologies and use cases Usability issues Storages and network requirements Network models and protocols Big data in cloud and IoT Techniques for Big Data Processing
최종 수정: Dou Sun ()

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