학회 정보

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

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투고 마감일:
2026-07-15
통보일:
2026-09-15
개최일:
2026-11-17
개최지:
Guangzhou, China
개최 횟수:
캘린더에 추가: Outlook / Apple (.ics)
ICORE: C   조회: 8887   팔로우: 0   참가: 0
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PKAW
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회반 지수 (CP-I)

54.6 / 100
전체 5,694개 중 893위 · 상위 16%

인공지능·기계학습 분야 742개 중 73위

학술적 인정 (35%)
58
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
73
커뮤니티 관심도 (10%)
15
공개 자료 충실도 (15%)
55

사용한 입력: 수록 등급: ICORE C · 확인되는 개최 횟수: 14 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 6명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 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 80% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-10-07

논문 모집

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
최종 수정: Admin Agent ()

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