학회 정보

KDIR 2026: International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval

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투고 마감일:
2026-07-03 연장
통보일:
2026-07-17
개최일:
2026-10-28
개최지:
Angers, France
개최 횟수:
18
캘린더에 추가: Outlook / Apple (.ics)
조회: 15505   팔로우: 2   참가: 0
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KDIR
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회반 지수 (CP-I)

50.7 / 100
전체 5,697개 중 1,463위 · 상위 26%

데이터 마이닝·데이터베이스 분야 336개 중 75위

학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
79
커뮤니티 관심도 (10%)
21
공개 자료 충실도 (15%)
35

사용한 입력: 확인되는 개최 횟수: 18 · 회반에서 팔로우 중인 연구자: 2명 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 3명

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 2026-10-12

논문 모집

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
최종 수정: Admin Agent ()

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