会議情報

DaWaK 2026: International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery

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DaWaK
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検索とランキング一覧は資格情報なしで利用できます。このページの詳細データには無料の API キーが必要です。詳しくは開発者向けガイドをご覧ください。
投稿締切日:
2026-03-15
通知日:
2026-05-15
開催日:
2026-08-11
開催地:
Graz, Austria
開催回数:
28
ICORE: B   QUALIS: B1   閲覧: 46549   フォロー: 6   参加: 0

会伴インデックス (CP-I)

63.8 / 100
全 5,693 件中 第 480 位 · 上位 9%

データマイニング・データベース 分野 337 件中 第 23 位

学術的評価 (35%)
78
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%)
91
コミュニティの注目度 (10%)
31
公開情報の充実度 (15%)
35

使用した入力: 収録ランク：ICORE B, QUALIS B1 · 確認できる開催回数：28 · 会伴でフォローしている研究者：6 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：4 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 80% — 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 2026-10-03

論文募集

DaWaK 2026 (International Conference on Big Data Analytics and Knowledge Discovery) is a ICORE B / QUALIS B1 conference held in Graz, Austria on 2026-08-11. The paper submission deadline is 2026-03-15. Acceptance notifications are sent on 2026-05-15.

Scope DaWaK conference is a high-quality forum for researchers, practitioners and developers in the field of Big Data Analytics, in a broad sense. The objective is to explore, disseminate and exchange knowledge in this field through scientific and industry talks. The conference covers all aspects of DAWAK research and practice, including data lakes, database design (data warehouse design, ER modelling), big data management (tables + text + files), query languages (SQL and beyond), parallel systems technology (Spark, MapReduce, HDFS), theoretical foundations and applications, text and data mining techniques, and deep learning. Topics of Interest The conference will bring together active researchers from the database systems, cloud computing, programming languages and data science communities worldwide. Main topics include: Theoretical models for data storage Integration of databases and neural networks Conceptual model foundations for big data Parallel and scalable data processing Distributed and parallel system architectures Query processing and optimization Semantics for big data Data fabric and data lake architectures Data Pre-processing and data cleaning Polystore and multistore architectures SQL alternatives: NoSQL, NewSQL, JSON Cloud infrastructure; containers, virtualization Metadata for big data frameworks Big data storage and indexing Mobile applications Large-scale AI/ML for Multimodal dataa Data Science workflows Analytics on Large Graphs Large-scale unstructured, semi-structured data Data streams: networking and sensor data Trustworthy AI on Data Lakes, Data Grid and Data Fabric Deep learning on large data sets
最終更新：Dou Sun（）

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