会議情報

ICDM' 2024: Industrial Conference on Data Mining

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投稿締切日:
2024-01-15
通知日:
2024-03-20
開催日:
2024-07-10
開催地:
Dresden, Germany
開催回数:
24
閲覧: 37770   フォロー: 18   参加: 4
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ICDM'
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会伴インデックス (CP-I)

54.5 / 100
全 5,693 件中 第 906 位 · 上位 16%

データマイニング・データベース 分野 336 件中 第 43 位

学術的評価 (35%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
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%)
87
コミュニティの注目度 (10%)
37
公開情報の充実度 (15%)
40

使用した入力: 確認できる開催回数：24 · 会伴でフォローしている研究者：18 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：2 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)
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 45% — 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 2026-10-08

論文募集

ICDM' 2024 (Industrial Conference on Data Mining) is an academic conference held in Dresden, Germany on 2024-07-10. The paper submission deadline is 2024-01-15. Acceptance notifications are sent on 2024-03-20.

The Aim of the Conference The Industrial conferences on Data Mining ICDM is held on yearly basis. Experts from different fields will present their applications and the results obtained by applying data mining. Besides that, newcomers in the field can get a fast introduction to Data Mining by taking the tutorial running in connection with the conference. In a problem/solution hour you will have the opportunity to present your application and ask for support by others or for cooperation in solving the problem. Topics of the conference Paper submissions should be related but not limited to any of the following topics: Applications of Data Mining in ... Marketing Medicine Civil Engineering E-Commerce (Mining Logfiles) Biotechnology Quality Management Multimedia Data (Image, Video, Text, Signals) Web-Mining Intrusion Detection in Networks Criminology Telecommunications Social Sciences Forensic Data Analysis Drug Discovery Agriculture Smart Maintenance Legal Court Cases Energy Industries Logistics and Supply Chain Management Finance and Stock Markets Meterology, Blockchain and more ... Theoretical and Application-oriented Topics in ... Big Data and Algorithm for Big Data Case-Based Reasoning and Similarity-Based Reasoning Clustering Classification & Prediction Statistical Learning Association Rules Deviation and Novelty Detection Control Charts Conceptional Learning Goodness Measures and Evaluation (e.g. false discovery rates) Inductive Learning Including Decision Tree and Rule Induction Learning Organisational Learning and Evolutional Learning Sampling Methods Similarity Measures and Learning of Similarity Statistical Learning and Neural Net Based Learning Visualization and Data Mining Deviation and Novelty Detection Feature Grouping, Discretization, Selection and Transformation Feature Learning Frequent Pattern Mining Learning and Adaptive Control Learning/Adaption of Recognition and Perception Learning for Handwriting Recognition Learning in Image Pre-Processing and Segmentation Mining Financial or Stockmarket Data Mining Motion from Sequence Subspace Methods Support Vector Machines Time Series and Sequential Pattern Mining Desirabilities Graph Mining Agent Data Mining Applications in Software Testing Knowledge Management Mining Social Media Online Targeting & Controlling Behavioral Targeting Meteorological Data Mining Data Mining in Energy Industry Design of Experiment Strategy of Experimentation Capability Indices Business Intelligence and Data Mining Legal Informatics and Data Mining Data Mining for Logistic and Supply Chain Management
最終更新：Dou Sun（）

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CCF正式名称インパクトファクター出版社ISSN
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International Journal of Data Mining, Modelling and ManagementInderscience1759-1163
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