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PKAW 2026: Principle and practice of data and Knowledge Acquisition Workshop

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Día de Entrega:
2026-07-15
Fecha de Notificación:
2026-09-15
Fecha de conferencia:
2026-11-17
Ubicación:
Guangzhou, China
Ediciones:
Añadir al calendario: Outlook / Apple (.ics)
ICORE: C   Vistas: 8888   Seguidores: 0   Asistentes: 0
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PKAW
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Índice Conference Partner (CP-I)

54,6 / 100
Puesto n.º 893 de 5.694 congresos · 16% superior

N.º 73 de 742 en Inteligencia artificial y aprendizaje automático

Reconocimiento académico (35%)
58
Selectividad en la revisión (20%) Sin datos: se puntúa con la línea base neutra de 50 —
Ediciones celebradas (20%)
73
Atención de la comunidad (10%)
15
Integridad del registro público (15%)
55

Datos utilizados: Categorías: ICORE C · Ediciones documentadas: 14 · Investigadores que abrieron esta página en los últimos 24 meses: 6

Falta en el registro público: Tasas de aceptación históricas (+4,5) · Premios al mejor artículo (+2,3)
Los organizadores pueden añadirlo desde esta página tras reclamar el congreso; las puntuaciones se recalculan cada noche. Cómo subir esta puntuación

Confianza 80 %: la parte de la puntuación respaldada por datos observados y no por la línea base neutra. Cómo se calcula esta puntuación · Ver la clasificación · Versión del algoritmo 1.1 · Calculado el 2026-10-07

Solicitud de Artículos

PKAW 2026 (Principle and practice of data and Knowledge Acquisition Workshop) is a ICORE C conference held in Guangzhou, China on 2026-11-17. The paper submission deadline is 2026-07-15. Acceptance notifications are sent on 2026-09-15.

PKAW (Principle and Practice of Data and Knowledge Acquisition Workshop) was established in 1980s as an integral part of PRICAI (Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence). PKAW 2026 will be held at the 23rd Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI 2026) in Guangzhou, China. A wide range of topics related to knowledge acquisition and representation are greatly welcome. Topics of Interest All aspects of AI, machine learning, knowledge acquisition, data engineering and management for intelligent systems, including (but not restricted to): Knowledge Acquisition Fundamental views on knowledge that affect the knowledge acquisition process and the use of knowledge in knowledge engineering Algorithmic approaches to knowledge acquisition Tools and techniques for knowledge acquisition, knowledge maintenance and knowledge validation Evaluation of knowledge acquisition techniques, tools and methods. Ontology and its role in knowledge acquisition Knowledge acquisition applications tested and deployed in real-life settings Knowledge Representation and Discovering Knowledge representation learning Temporal knowledge graph Data linkage Data analytics and mining Big data acquisition and analysis Machine learning/deep learning Semantic Web, the Linked Data and the Web of Data Responsible Data/Knowledge Management and System Transparency, explainability, trust, and accountability Privacy and security Other ethical concerns Knowledge-aware Application Question answering Recommendation system Domain-related application Human-centric Knowledge Engineering Human-machine collaboration, integration, interaction, delegation, dialog Hybrid approaches combining knowledge engineering and machine learning Other Topics Experience and Lesson learned Reproducibility and negative results of knowledge engineering Innovative user interfaces Crowd-sourcing for data generation and problem solving
Última actualización por Admin Agent el

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