【EI/Scopus检索】2023年第六届数据挖掘和大数据分析国际会议(DMBDA 2023)
2023 6th International Conference on Data Mining and Big Data Analytics
 (DMBDA 2023)

【会议官网】：http://www.dmbda.net/  
【会议地点】：上海，中国
【会议日期】：2023年7月28-30日

【会议简介】：
2023年第六届数据挖掘和大数据分析国际会议(DMBDA 2023) 将于2023年7月28-30日在中国上海举行。它由中国上海交通大学和国际应用计算学会（ISAC）共同主办。它由中国上海交通大学、国际应用计算学会（ISAC）、日本东京科学大学、思科网络学院和工程师技术研究所（T.I.E.）赞助。 

在即将举行的该次会议上，我们邀请到学术领域的知名教授将与参会者分享在数据挖掘和大数据分析领域的最新创新和研究成果。会议将主要以知名专家的主题演讲和作者的同行评审的论文报告为特色。此外，还将为参会者安排社交活动或学术访问，以促进该领域研究人员之间的交流、讨论与合作。


*【出版与检索】: 
★该会议接受的所有文章将发表在会议论文集里，由IEEE Conference Publishing Service出版，并提交IEEE Xplore，EI核心，Scopus和CPCI (ISTP)检索。

★DMBDA 2022被接收的文章已成功出版在IEEE (ISBN: 978-1-6654-9868-5)，出版后所有文章都已进入IEEE Xplore数据库，并于出版后1个月内全部100%被EI核心和Scopus检索！
★DMBDA 2021被接收的文章已成功出版在ACM (ISBN: 978-1-4503-9024-8)，并于出版后1个月内全部被EI核心和Scopus检索！
★DMBDA 2020被接收的文章已成功出版在ACM (ISBN: 978-1-4503-7604-4)，并于出版后1个月内全部被EI核心和Scopus检索！
★DMBDA 2019被接收的文章已成功出版在ACM (ISBN: 978-1-4503-7141-4)，并于出版后1个月内全部被EI核心和Scopus检索！
★DMBDA 2018被接收的文章已成功出版在ACM (ISBN: 978-1-4503-7604-4)，并于出版后2个月内全部被EI核心和Scopus检索！


*【投稿方式】: 
1.线上投稿系统: https://cmt3.research.microsoft.com/DMBDA2023 
2.投稿邮箱: dmbda@applied-computing.net 
投稿指南: http://www.dmbda.net/Submission%20Guidelines.html 
*【联系方式】: 
会议官网: http://www.dmbda.net/
会议邮箱: dmbda@applied-computing.net 
电话咨询：13502461341（微信同号）
QQ咨询：2056773349
若您有任何投稿或参会的疑问，请随时联系我们，您将得到最及时细致的回复。

*【大会主讲嘉宾】：
Chair Prof. Chin-Chen Chang, Feng Chia University,Taiwan (IEEE Fellow and CS Fellow, IET Fellow, AAIA Fellow) 
Prof. Qing Li, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong (IEEE Fellow) 
Prof. Tok Wang Ling, National University of Singapore, Singapore(ACM Distinguished Scientist, IEEE Senior Life Member)
Distinguished Prof. Wanyang Dai, Nanjing University, China
Prof. Jie Yang, Shanghai Jiao Tong University, China
Prof. Shigeo Akashi, Tokyo University of Science, Japan
Assoc. Prof. WONG Ka Chun, City University of Hong Kong, Hong Kong


*【征稿主题】: 
数据挖掘
大数据分析
数据挖掘基础
空间数据挖掘
大数据即服务
大数据开放平台
大数据工具包
大数据基础模型
分布式和对等搜索
数据挖掘的巨大挑战
基于大数据的学习
并行和分布式数据挖掘算法
大数据经济学
大数据云计算技术
通过大数据分析创造价值的现实案例研究
商业模式创新的大数据
文本、视频、多媒体数据挖掘
移动和普及计算中的Web挖掘大数据
企业绩效管理中的大数据
(更多会议主题: http://www.dmbda.net/Call%20for%20Papers.html)

*【投稿须知】：
1.会议的官方语言为英语，请务必用英语撰写论文。
2.请严格按照模板的格式修改文章格式（最好是在模板的基础上替换原文内容）。
3.文章页数要求不少于5页。
4.审稿周期为1-2周左右。
5.论文应为原创文章且从未公开发表，禁止抄袭，禁止一稿多投。
6.论文模板下载(WORD版本/Latex版本)
7.投稿后1-2周内出结果，审核快的话，7天之内就能出结果，早投稿早审核，早发录用通知。