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ADMA 2026: International Conference on Advanced Data Mining and Applications

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ADMA
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投稿締切日:
2026-05-29
通知日:
2026-08-03
開催日:
2026-11-01
開催地:
Hong Kong, China
開催回数:
22
CCF: C   ICORE: C   QUALIS: B2   閲覧: 66376   フォロー: 36   参加: 14

会伴インデックス (CP-I)

71.0 / 100
全 5,687 件中 第 321 位 · 上位 6%

データマイニング・データベース 分野 337 件中 第 20 位

学術的評価 (35%)
68
投稿の選択性 (20%)
69
開催回数 (20%)
84
コミュニティの注目度 (10%)
68
公開情報の充実度 (15%)
65

使用した入力: 収録ランク：CCF C, ICORE C, QUALIS B2 · 採択率：37.7%（記録のある 3 回の平均） · 確認できる開催回数：22 · 会伴でフォローしている研究者：36 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：82 人

公開情報で不足しているもの: 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 100% — 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 2026-09-29

論文募集

ADMA 2026 (International Conference on Advanced Data Mining and Applications) is a CCF C / ICORE C / QUALIS B2 conference held in Hong Kong, China on 2026-11-01. The paper submission deadline is 2026-05-29. Acceptance notifications are sent on 2026-08-03.

Themes and Topics We invite authors to submit papers relevant to the topics include, but are not limited to: Data Mining Theories and Technologies Data mining foundations and algorithms Grand challenges in big data mining Mining on data streams Graph mining Spatial and temporal data mining Text, video, multimedia data mining Web mining and social networks Correlation mining and causality analysis Recommender systems Generative data mining Deep learning models for data mining Trustworthy and responsible data mining Data mining security and privacy Federated and privacy-aware data mining Parallel and distributed data mining Interactive data mining and visualisation Benchmarking and evaluations Trends in advanced data mining Data Mining Applications Data mining for edge intelligence Data mining for bioinformatics Image mining & interpretations E-commerce data mining Healthcare informatics Disaster prediction and prevention Data Mining Applications with LLMs Financial market analysis Software analysis with data mining Data mining enhanced education Data mining for AgriTech Data mining in Internet of Things Mining for database management Data mining for space science Data mining for cyber security Data mining for eScience Smart Cities applications Data mining for societal science
最終更新：Dou Sun（）

採択率

平均採択率: 37.7% 3 年間 (2005–2016).

年投稿数採択数採択率(%)
20161055653.3%
20132229643.2%
200560210016.6%

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