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【2010-10-31】【广州】中国数据挖掘会议（CCDM，China Conference on Data Mining） 已有1人参与
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先贴网址 https://www.ai.sysu.edu.cn/ccdm2011/ ------------------------------------------------------------------------------ -------------------------------------------------------------------- 会议介绍 数据挖掘与知识发现是从大量数据中提取出隐含其中的有用信息，是人工智能、机器学习 、数据库、统计、模式识别等多个学科交叉结合发展出的一个研究领域。目前，数据挖掘 与知识发现已经发展成为人工智能中的热点研究领域，其研究成果也被其它多个研究领域 所分享，包括机器学习、模式识别、数据库、统计、知识获取、数据可视化以及高性能计 算等。数据挖掘与知识发现技术已开始广泛应用于工业、商业、政府以及教育等各个行业 和部门，该领域的研究与发展促进了人工智能学科的发展。 中国数据挖掘会议（CCDM，China Conference on Data Mining）由中国计算机学会人 工智能与模式识别专委会主办，每两年召开一次。2005年，2007年和2009年分别在北京、 郑州和烟台成功举办了第一、第二和第三届中国数据挖掘会议，为学术界和工业界的广大 研究人员提供一个交流、合作平台，使得研究人员之间分享数据挖掘与知识发现领域的初 创性研究成果、创新思想、最新研究进展以及系统开发经验。 第四届中国数据挖掘大会将于2011年5月6日至8日在广东省广州市举行，由中山大学承 办。本次会议将聚集国内以及港澳台等地人工智能、数据挖掘、智能信息处理等理论、技 术与应用等领域的研究人员和工程实践人员，开展广泛的学术交流，研讨发展战略，共同 促进我国人工智能和数据挖掘理论与技术的发展和应用。 本次会议录用的论文将推荐在《计算机研究与发展》、《模式识别与人工智能》、《 计算机科学与探索》、《计算机工程与设计》和《中山大学学报》等权威和核心学术期刊 上发表。 ------------------------------------------------------------------------------ --------------------------------------------------------------------- 征文范围（包括但不限于） 本次会议录用的论文将推荐在《计算机研究与发展》、《模式识别与人工智能》、《计 算机科学与探索》、《计算机工程与设计》和《中山大学学报》等权威和核心学术期刊上 发表。 A. 数据挖掘理论与算法 分类 聚类 回归 排序 关联分析 连接分析 频繁模式挖掘 异常与孤立点检测 概率与统计模型 软计算 数据预处理 降维 动态数据挖掘? 并行与分布式挖掘 交互式与联机挖掘 可伸缩与高性能数据挖掘 基于约束的挖掘 基于隐私保护的数据挖掘 B. 特定数据类型的挖掘 关系数据挖掘 图模式挖掘 空间与时序数据挖掘 趋势与序列分析 数据流与增量挖掘 多媒体数据挖掘 文本挖掘 Web与Internet挖掘 人机交互与可视化数据挖掘 数据仓库、OLAP与数据挖掘的集成 C. 人工智能与智能信息处理 模式识别 机器学习 智能算法 进化算法 群智能算法 智能传感 智能信息处理 D. 人工智能与数据挖掘技术应用 市场营销 风险管理 供应链管理 客户关系管理 电子商务 金融分析 电信 生物医药 基因分析 生物信息学 入侵与欺诈检测 社会网络分析 Topics Covering industrial issues/applications and academic research into data mining will be included, but not limited to: A. Theories and Algorithms for Data Mining Classification Clustering Regression Ranking Relevance Analysis Link Analysis Frequency Pattern Recognition Anomaly Detection Probabilistic model and Statistic model Soft Computing Data Preprocessing Dimensionality Reduction Dynamic Data Mining Parallel and Distributed Data Mining Interactive Data Mining High Performance Data Mining Constraint-Based Data Mining Privacy Preserving Data Mining B. Data Mining for Specific Data Type Relational Data Mining Graph Pattern Mining Time Series Data Mining Trend analysis Data Streams Mining Multimedia Data Mining Text Mining Web and Internet Mining Visual Data Mining Data Warehouse and OLAP C. Artificial Intelligence and Intelligent Information Processing Pattern Recognition Machine Learning Intelligent Algorithms Evolutionary Algorithms Swarm Intelligence Algorithms Intelligent Sensor Intelligent Information Processing D. Applications of Artificial Intelligence and Data Mining Marketing Risk Management Supply Chain Management Customer Relationship Management E-Business Financial Analysis Electronic Communication Biomedicine Gene Analysis Bioinformatics Intrusion/Fraud Detection Social Network Analysis ------------------------------------------------------------------------------ ---------------------------------------------------------------------- 重要日期 ●征文截止日期： 2010年10月31日 ●录用通知日期: 2010年12月31日 ●修改稿截止日期： 2011年2月28日 ●会议注册开始日期： 2011年2月28日 ●会议召开日期： 2011年5月6日-8日 |
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beijing1883
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