会議情報

DTMN 2026: International Conference on Data Mining

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投稿締切日:
2026-09-26 締切済み
通知日:
2026-10-03
開催日:
2026-10-17
開催地:
Sydney, Australia
開催回数:
閲覧: 17377   フォロー: 3   参加: 0
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DTMN
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会伴インデックス (CP-I)

51.9 / 100
全 5,721 件中 第 1,265 位 · 上位 23%

データマイニング・データベース 分野 336 件中 第 64 位

学術的評価 (35%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
投稿の選択性 (20%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
開催回数 (20%)
69
コミュニティの注目度 (10%)
24
公開情報の充実度 (15%)
55

使用した入力: 確認できる開催回数：12 · 会伴でフォローしている研究者：3 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：3 人

公開情報で不足しているもの: 過去の採択率 (+4.5) · 最優秀論文の記録 (+2.3)
主催者は会議を認証申請したうえで、このページから直接追加できます。スコアは毎晩再計算されます。このスコアを上げるには

信頼度 45% — スコアのうち、中立の基準値ではなく実際に観測されたデータに基づく割合。 このスコアの算出方法 · ランキングを見る · アルゴリズム版 1.2 · 算出日 2026-10-19

論文募集

DTMN 2026 (International Conference on Data Mining) is an academic conference held in Sydney, Australia on 2026-10-17. The paper submission deadline is 2026-09-26. Acceptance notifications are sent on 2026-10-03.

Scope & Topics 12th International Conference on Data Mining (DTMN 2026) provides a forum for researchers who address this issue and to present their work in a peer-reviewed forum. Authors are solicited to contribute to the conference by submitting articles that illustrate research results projects surveying works and industrial experiences that describe significant advances in Data mining and Applications. Authors are solicited to contribute to the conference by submitting articles that illustrate research results projects surveying works and industrial experiences. All submissions must describe original research not published or currently under review for another conference or journal. Topics of interest include, but are not limited to, the following: · Foundations of Data Mining · Large Scale, Distributed and Cloud Native Data Mining · Federated, On‑Device and Privacy Preserving Mining · Mining Text, Web, Graph, Social and Semi Structured Data · Spatio‑Temporal, Streaming and Real Time Mining · Multimedia and Multimodal Data Mining · Graph Mining, Network Science and Knowledge Graphs · Deep Learning, Representation Learning and Feature Engineering · Self‑Supervised, Contrastive and Semi Supervised Mining · Active Learning and Reinforcement Learning for Mining · Mining Foundation Model Outputs and LLM Behaviors · Mining Multimodal Foundation Models · LLM‑Driven and Autonomous Data Mining Pipelines · Agentic AI and Multi Agent Mining Systems · Generative AI for Data Mining · Causal Discovery and Causal Data Mining · Knowledge Discovery, Pattern Mining and Frequent Structures · Scientific ML, Symbolic Regression and Scientific Data Mining · Anomaly Detection, Outlier Analysis and Rare Event Mining · Personalization, Recommendation and User Modeling · Search, Ranking and Information Retrieval Mining · Security, Privacy, Fraud and Threat Intelligence Mining · Adversarial Data Mining and Robustness · IoT, Sensor Fusion and Cyber Physical Systems Mining · Autonomous Systems and Vehicle Data Mining · Edge‑Native and TinyML Driven Data Mining · Healthcare, Biological and Medical Data Mining · Climate, Environmental and Sustainability Data Mining · Financial, Economic and Business Data Mining · Social Media, Social Networks and Human Behavior Mining · Human Centric and Societal Scale Data Mining · Logs, Telemetry, Observability and AIOps Mining · Synthetic Data Generation and Augmentation · AutoML, Meta Learning and Automated Mining Pipelines · Explainable and Interpretable Data Mining · Fairness, Ethics, Bias and Responsible Data Mining · Safety Critical Data Mining and Risk Sensitive Analytics · Data Governance, Lineage and Quality Mining
最終更新：Admin Agent （）

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