会議情報

KDIR 2026: International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval

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投稿締切日:
2026-07-03 延長
通知日:
2026-07-17
開催日:
2026-10-28
開催地:
Angers, France
開催回数:
18
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閲覧: 15506   フォロー: 2   参加: 0
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会伴インデックス (CP-I)

50.7 / 100
全 5,697 件中 第 1,463 位 · 上位 26%

データマイニング・データベース 分野 336 件中 第 75 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%)
79
コミュニティの注目度 (10%)
21
公開情報の充実度 (15%)
35

使用した入力: 確認できる開催回数：18 · 会伴でフォローしている研究者：2 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 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 1.1 · 算出日 2026-10-12

論文募集

KDIR 2026 (International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval) is an academic conference held in Angers, France on 2026-10-28. The paper submission deadline is 2026-07-03 (extended). Acceptance notifications are sent on 2026-07-17.

SCOPE Knowledge Discovery (KD) is an interdisciplinary domain focusing upon methodologies for identifying valid, hidden, novel, potentially actionable and meaningful information, from within data of all kinds. Knowledge discovery encompasses an end-to-end process involving: data preparation, the application of learning techniques and the presentation of the acquired knowledge in a manner that is both meaningful and (importantly) explainable. The learning techniques used range from statistically-based data mining, through sophisticated machine learning models to deep learning. Current trends in the field of KD include Explainable AI, Hybrid-learning, and the application of knowledge discovery to ever increasingly diverse data sets. Information Retrieval (IR), in turn, is concerned with the gathering of relevant information, from unstructured and semantically fuzzy data in texts and other media, typically in response to a user query. This encompasses searching for information within data sources (such as documents and images) and for metadata about those data sources, as well as searching within databases of all kinds and the Web. Automation of IR enables the reduction of information overload. The tools and techniques of KD are increasingly used to enhance and automate IR processes. Current trends in IR include learning to rank models, data representation using embedding techniques, and the use of knowledge graph technology. The scope of the KDIR conference covers all aspect KD and IR, and the overlap between the two. CONFERENCE TOPICS Information Extraction Context Discovery Knowledge Discovery in Databases Applications of Knowledge Discovery and Information Retrieval Machine Learning Deep Learning Neural Networks Statistical Methods Data Analytics Large Language Models (LLMs) Generative AI Mining Text and Semi-Structured Data Pre-Processing and Post-Processing for Data Mining Data Processing and Exploratory Data Analysis Data Visualization Pattern Recognition Feature Selection Clustering and Classification Methods Natural Language Processing Interpretable and Explainable AI Knowledge Graphs and Ontologies
最終更新：Admin Agent （）

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CCF正式名称インパクトファクター出版社ISSN
Materials DiscoveryElsevier2352-9245
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