학회 정보

DSDE 2027: International Conference on Data Storage and Data Engineering

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투고 마감일:
2027-01-15 84일 남음
통보일:
2027-02-15
개최일:
2027-07-09
개최지:
Tokyo, Japan
개최 횟수:
캘린더에 추가: Google 캘린더 · Outlook / Apple (.ics)
QUALIS: B4   조회: 35197   팔로우: 10   참가: 0
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DSDE
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회반 지수 (CP-I)

54.2 / 100
전체 5,759개 중 969위 · 상위 17%

데이터 마이닝·데이터베이스 분야 339개 중 46위 시스템·아키텍처 분야 341개 중 124위

학술적 인정 (35%)
54
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%)
65
커뮤니티 관심도 (10%)
41
공개 자료 충실도 (15%)
55

사용한 입력: 수록 등급: QUALIS B4 · 확인되는 개최 횟수: 10 · 회반에서 팔로우 중인 연구자: 10명 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 10명

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 1.2 · 산출일 2026-10-23

논문 모집

DSDE 2027 (International Conference on Data Storage and Data Engineering) is a QUALIS B4 conference held in Tokyo, Japan on 2027-07-09. The paper submission deadline is 2027-01-15. Acceptance notifications are sent on 2027-02-15.

The purpose of The 10th International Conference on Data Storage and Data Engineering (DSDE 2027) is to bring together researchers, engineers and practitioners interested on databases, big data, data mining, data management, data security and other aspects of information systems and technology involving advanced applications of data. Papers describing advanced methodologies, prototypes, systems, tools and techniques and general survey papers indicating future directions are also encouraged. Papers describing original work are invited in any of the areas listed. Each of these topic areas is expanded below but the sub-topics list is not exhaustive. Unlisted but related sub-topics are also acceptable, provided they fit in one of the following main topic areas: Track 1: Big Data and Analytics ▪ Big Data Applications and Case Studies ▪ Computational Models for Big Data ▪ Data Standards and Interoperability ▪ Social Data Analytics and Web Mining ▪ Big Data as a Service ▪ Big Data Infrastructure and Cloud/Grid/Stream Computing ▪ Big Data Search, Mining, and Visualization ▪ Big Data Security, Privacy, and Trust ▪ Deep Learning for Big Data ▪ Energy-Efficient Computing and In-Memory Databases ▪ Information Visualization and Visual Analytics ▪ Edge Computing and In-Network Data Processing Track 2: Data Management and Quality ▪ Architectural Concepts for Data Management ▪ Mobile Data Management and IoT Data ▪ Large Data Systems Modeling and Management ▪ Open Data and Transparency in Research Data ▪ Smart Cities and Urban Data Analytics ▪ Data and Information Quality Management ▪ Data Management for Analytics ▪ Data Modeling, Visualization, and Virtualization ▪ Industry 4.0 and Sensor Data Management ▪ Linked Data and Semantic Web Technologies ▪ Organizational Concepts and Best Practices in Data Management ▪ City Data Management and Governance Track 3: Data Science and Machine Learning ▪ Data Fusion and Integration ▪ Pattern Recognition and Predictive Modeling ▪ Support Vector Machines and Hybrid Methods ▪ Data Mining and Knowledge Discovery ▪ Deep Learning and Neural Network Applications ▪ Evolutionary Computing and Optimization ▪ Feature Selection and Granular Computing ▪ Fuzzy Computing and Uncertainty in Data Analysis ▪ Process Mining and Workflow Analytics ▪ Data Science Applications and Case Studies Track 4: Databases and Data Security ▪ Database Architecture and Performance Optimization ▪ Large-Scale and Distributed Databases ▪ Mobile and NoSQL Databases ▪ Object-Oriented and Open Source Databases ▪ Query Processing and Optimization ▪ Data Integrity and Consistency ▪ Data Privacy, Security, and Confidentiality ▪ WWW and Databases ▪ Blockchain Technology for Data Storage and Security ▪ Database Management in Cloud Environments
최종 수정: Admin Agent ()

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