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ICDMML 2019: International Conference on Data Mining and Machine Learning

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投稿締切日:
2018-12-30
通知日:
2019-01-15
開催日:
2019-04-29
開催地:
Hong Kong, China
閲覧: 23053   フォロー: 14   参加: 1
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ICDMML
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会伴インデックス (CP-I)

44.9 / 100
全 5,695 件中 第 2,924 位 · 上位 52%

データマイニング・データベース 分野 336 件中 第 174 位 人工知能・機械学習 分野 741 件中 第 325 位

根拠が限られています：この会議は CCF / ICORE / QUALIS のいずれにも収録されておらず、採択率のデータもないため、スコアの大部分は中立の基準値に戻ります。
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%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
コミュニティの注目度 (10%)
37
公開情報の充実度 (15%)
25

使用した入力: 会伴でフォローしている研究者：14 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) · 過去の開催回 (+3.0) · 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 25% — 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 1.1 · 算出日 2026-10-11

論文募集

ICDMML 2019 (International Conference on Data Mining and Machine Learning) is an academic conference held in Hong Kong, China on 2019-04-29. The paper submission deadline is 2018-12-30. Acceptance notifications are sent on 2019-01-15.

Artificial Intelligence including the following topics but not limited to Artificial Intelligence Biometric Identification Biocomputing and Bioinformatics Computational Intelligence Cognitive Processing Computer Vision Deep learining Document Recognition and Understanding Humanoid Robot Intelligent Information Processing Intelligent Modeling and Control Theory Intelligent Vehicle Intelligent Video Surveillance Machine Learning Mass Information Processing Multimedia Information Processing Nature Language Processing Nonlinear System Pattern Recognition Quantum Computation and Quantum Information Space Robot Speech and Character Recognition Signal Processing Unmanned Aircraft Word Recognition Data Mining including the following topics but not limited to Abnormality and data detection Algorithms for new, structured, data types, such as arising in chemistry, biology, environment, and other scientific domains Big data analytic and High performance implementations of data mining algorithms Developing a unifying theory of data mining Distributed data mining and mining multi-agent data Mining high speed data streams Mining in networked settings: web, social and computer networks, and online communities Mining sequences and sequential data Mining sensor data Mining spatial and temporal datasets Mining textual and unstructured datasets Novel data mining algorithms in traditional areas (such as classification, regression, clustering, probabilistic modeling, and association analysis) Machine Learning including the following topics but not limited to Active learning Computational learning theory Distance measurement learning Deep learning Incremental learning and online learning Integrated learning Limit learning Machine learning new theory Manifold learning Multi - task learning Multi - sign learning Reinforcement learning Manifold learning Semi-supervised learning
最終更新：Dou Sun（）

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