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DSDI 2026: International Conference on Data Science and Digital Innovation

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DSDI
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투고 마감일:
2026-09-04 Extended
통보일:
2026-09-28
개최일:
2026-10-24
개최지:
Lisbon, Portugal
주최측:
조회: 1175   팔로우: 0   참가: 0

회반 지수 (CP-I)

44.4 / 100
전체 5,687개 중 3,081위 · 상위 55%

데이터 마이닝·데이터베이스 분야 337개 중 179위

근거가 제한적입니다: 이 학회는 CCF / ICORE / QUALIS 어디에도 수록되어 있지 않고 게재율 데이터도 없어, 점수의 대부분이 중립 기준값으로 되돌아갑니다.
학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
커뮤니티 관심도 (10%)
16
공개 자료 충실도 (15%)
35

사용한 입력: 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 8명

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 25% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-09-27

논문 모집

DSDI 2026 (International Conference on Data Science and Digital Innovation) is an academic conference held in Lisbon, Portugal on 2026-10-24. The paper submission deadline is 2026-09-04 (extended). Acceptance notifications are sent on 2026-09-28.

The International Conference on Data Science and Digital Innovation (DSDI) invites researchers, practitioners, industry experts, and policymakers to submit original contributions addressing the role of Data Science in enabling digital innovation across organisations, industries, and society. DSDI aims to provide an international forum for the presentation and discussion of cutting-edge research, practical applications, emerging methods, and interdisciplinary perspectives at the intersection of Data Science, artificial intelligence and digital innovation. The conference welcomes contributions that advance theory, methods, tools, systems, and applications, as well as papers that critically examine the organisational, ethical, and societal implications of data-driven innovation. The conference seeks to bring together a diverse community interested in how data-driven approaches are reshaping business, government, education, healthcare, industry, and everyday life. Particular emphasis will be placed on scientific quality, practical relevance, and contributions that demonstrate clear value for digital innovation in real-world settings. Topics of Interest Topics include, but are not limited to, the following: Foundations of Data Science and Statistical Learning Machine Learning and Deep Learning Data Mining and Knowledge Discovery Generative AI and Large Language Models Data Engineering, Data Management, and Data Quality Big Data, Cloud, Edge, and Distributed Systems Visual Analytics and Human-Centred Data Science Responsible, Ethical, Fair, and Explainable Data Science Digital Innovation and Data-Driven Transformation Data Science for Business Model Innovation Smart Organisations, Platforms, and Digital Ecosystems Data Science in Health, Education, Finance, Government, and Industry Reproducibility, Benchmarks, Open Data, and Open Science
최종 수정: Natalia Teixeira ()

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