학회 정보

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

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DaWaK
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투고 마감일:
2026-03-15
통보일:
2026-05-15
개최일:
2026-08-11
개최지:
Graz, Austria
개최 횟수:
28
ICORE: B   QUALIS: B1   조회: 46547   팔로우: 6   참가: 0

회반 지수 (CP-I)

63.8 / 100
전체 5,693개 중 480위 · 상위 9%

데이터 마이닝·데이터베이스 분야 337개 중 23위

학술적 인정 (35%)
78
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
91
커뮤니티 관심도 (10%)
31
공개 자료 충실도 (15%)
35

사용한 입력: 수록 등급: ICORE B, QUALIS B1 · 확인되는 개최 횟수: 28 · 회반에서 팔로우 중인 연구자: 6명 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 4명

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 80% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-10-03

논문 모집

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
최종 수정: Dou Sun ()

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