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RDAAPS 2021: Reconciling Data Analytics, Automation, Privacy, and Security

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RDAAPS
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투고 마감일:
2020-12-21
통보일:
2021-02-22
개최일:
2021-05-17
개최지:
Hamilton, Ontario, Canada
조회: 12131   팔로우: 0   참가: 0

회반 지수 (CP-I)

42.1 / 100
전체 5,693개 중 4,159위 · 상위 74%

데이터 마이닝·데이터베이스 분야 337개 중 254위 보안·프라이버시 분야 362개 중 260위 로보틱스·제어 분야 470개 중 304위

근거가 제한적입니다: 이 학회는 CCF / ICORE / QUALIS 어디에도 수록되어 있지 않고 게재율 데이터도 없어, 점수의 대부분이 중립 기준값으로 되돌아갑니다.
학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
커뮤니티 관심도 (10%)
8
공개 자료 충실도 (15%)
25

사용한 입력: 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 2명

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 25% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-10-03

논문 모집

RDAAPS 2021 (Reconciling Data Analytics, Automation, Privacy, and Security) is an academic conference held in Hamilton, Ontario, Canada on 2021-05-17. The paper submission deadline is 2020-12-21. Acceptance notifications are sent on 2021-02-22.

The International Conference on RDAAPS is an annual forum on research in the broadly defined area of data analytics. RDAAPS brings together researchers from academia, industry, and public sector to present and discuss various aspects of data analytics, including privacy, security, and automation. This venue is meant to bring together stakeholders whose interests lie at the interface of these concerns, providing a platform for integrating the needs of industry with the state-of-the-art scientific advancements, and inspiring original research on solving enterprise data challenges. RDAAPS seeks papers presenting original research in the areas included, but are not limited to: Big Data Analytics for Decision Making New models and algorithms for data analytics Scalable data analytics Optimization methods in data analytics Theoretical analysis of data systems Analytical reasoning systems Decision making under uncertainty Learning systems for data analytics Large-scale text, speech, image, or graph processing systems Accountable Data Analytics Privacy-aware data analytics Fairness in data analytics Interpretable and transparent data analytics Incorporating legal and ethical factors into data analytics Strings in Data Analytics Patterns in Big Data Data compression Bioinformatics Algorithms and data structures for string processing Useful data structures for Big Data Data structures on secondary storage Security in Data Analysis Traceability of decision making Models for forecasting cyber-attacks and measuring impact Data usage in mounting security threats Data analytics for better situational awareness Domain knowledge modeling and generation Novel ontology representations Scalability of domain-based reasoning on big data Modeling and analyzing unstructured data sets Automation for data analytics, security, and privacy in manufacturing Application of data analysis in manufacturing Big data in Industry 4.0 Privacy and security in manufacturing Challenges of automation of data analytic processes Case studies of the automation of data analytics processes Architecture for data analytics and security Built-in privacy and security in data analytics automation
최종 수정: Dou Sun ()

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