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ICCDA' 2026: International Conference on Computing and Data Analysis

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ICCDA'
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투고 마감일:
2026-10-15 11일 남음 Extended
통보일:
2026-11-15
개최일:
2026-12-18
개최지:
Phuket, Thailand
개최 횟수:
10
주최측:
조회: 21154   팔로우: 16   참가: 0

회반 지수 (CP-I)

50.4 / 100
전체 5,693개 중 1,517위 · 상위 27%
학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
65
커뮤니티 관심도 (10%)
48
공개 자료 충실도 (15%)
35

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 10 · 회반에서 팔로우 중인 연구자: 16명 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 14명

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 2026-10-04

논문 모집

ICCDA' 2026 (International Conference on Computing and Data Analysis) is an academic conference held in Phuket, Thailand on 2026-12-18. The paper submission deadline is 2026-10-15 (extended). Acceptance notifications are sent on 2026-11-15.

Topics are interested but not limited to: Foundations Mathematical, probabilistic and statistical models and theories Machine learning theories, models and systems Knowledge discovery theories, models and systems Manifold and metric learning Deep learning Scalable analysis and learning Non-iidness learning Heterogeneous data/information integration Data pre-processing, sampling and reduction Dimensionality reduction Feature selection, transformation and construction Large scale optimization High performance computing for data analytics Architecture, management and process for data science Data analytics, machine learning and knowledge discovery Learning for streaming data Learning for structured and relational data Latent semantics and insight learning Mining multi-source and mixed-source information Mixed-type and structure data analytics Cross-media data analytics Big data visualization, modeling and analytics Multimedia/stream/text/visual analytics Relation, coupling, link and graph mining Personalization analytics and learning Web/online/social/network mining and learning Structure/group/community/network mining Cloud computing and service data analysis Storage, retrieval and search Data warehouses, cloud architectures Large-scale databases Information and knowledge retrieval, and semantic search Web/social/databases query and search Personalized search and recommendation Human-machine interaction and interfaces Crowdsourcing and collective intelligence
최종 수정: Dunn Carl ()

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