一、征文范围(包括但不限于)
1.数据挖掘理论与算法
| 关联分析 | 链接分析 | 频繁模式挖掘 | 排序 |
| 概率与统计模型 | 软计算 | 数据预处理 | 异常与孤立点检测 |
| 动态数据挖掘 | 并行与分布式挖掘 | 交互式与联机挖掘 | 隐私保护数据挖掘 |
| 可伸缩与高性能数据挖掘 | 大数据分析 | 社交网络数据挖掘 | 大规模数据挖掘 |
| 大模型驱动的数据挖掘 | 智能体协同数据挖掘 |
2.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 | 数据流与增量挖掘 |
| 多媒体数据挖掘 | 文本挖掘 | 人机交互与可视化 | 推荐系统 |
| 数据仓库 | OLAP | 大模型适配的多模态数据挖掘 | 智能体交互数据挖掘 |
3.人工智能与智能信息处理
| 模式识别 | 智能信息系统 | 智能算法 | 进化算法 |
| 群智能算法 | 智能传感 | 智能信息处理 | 模糊集与粗糙集 |
| 信息检索 | 自然语言处理 | 多Agent系统 | 语音 |
| 图像处理与理解 | 大模型优化与轻量化 | 智能体架构设计与协同控制 |
4.人工智能与数据挖掘技术应用
| 大模型 | 市场营销 | 风险管理 | 供应链分析 |
| 计算金融学 | 电子商务 | 金融分析 | 电信 |
| 基因分析 | 生物信息学 | 入侵与欺诈检测 | 社会网络分析 |
| 在线旅游数据分析 | 信息推荐 | 计算广告 | 文化数据分析 |
| 客户关系管理 | 生物医药 | 院校数据分析 | 大模型落地场景数据挖掘 |
| 智能体驱动的行业应用挖掘 |
5. 机器学习理论及其应用
| 分类 | 聚类 | 回归 | 强化学习 |
| 计算学习理论 | 半监督学习 | 主动学习 | 集成学习 |
| 多标记学习 | 深度学习 | 流形学习 | 多示例学习 |
| 增量学习与在线学习 | 极限学习 | 迁移学习 | 终身学习 |
| 多模态机器学习 | 弱监督自监督学习 | 机器学习新理论 | 多任务学习 |
| 距离度量学习 | 联邦学习 | 大模型微调与对齐技术 | 智能体强化学习与决策优化 |
二、论文要求
1、论文必须未公开发表过,仅接收中文论文,采用《计算机研究与发展》格式排版,论文字数为8000-10000字。
2、论文应包括题目、作者姓名、作者单位、摘要、关键词、正文和参考文献。另附作者通讯地址、邮编、电话及 E-mail 地址。
3、学生(不包括博士后和在职博士生)第一作者的论文稿件请在首页脚注中注明。
4、会议网址为: https://ccf.org.cn/CCDM2026
5、本会议采用在线投稿方式,投稿地址: https://conf.ccf.org.cn/CCDM2026/paper
6、论文投稿模板 【下载 】
7 、联系人:王老师(电话: 13453145789 邮箱: ccdm 2026@126 .com )
三、论文出版
会议录用的论文将推荐到《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》《计算机工程与应用》《计算机科学》《智能系统学报》《科技通报》《小型微型计算机系统》《计算机应用》《数据采集与处理》 《数据分析与知识发现》《广西科学》《南京大学学报(自然科学版)》《西安交通大学学报》《山东大学学报(工学版)》《陕西师范大学学报(自然科学版)》《南京师范大学学报(自然科学版)》《南京师范大学学报(工程技术版)》《郑州大学学报(理学版)》 《郑州大学学报(工学版)》《华东交通大学学报》《吉林大学学报(信息科学版)》《常州大学学报》《济南大学学报(自然科学版)》等期刊发表,具体发表期刊以最终推荐结果为准。
四、重要日期
录用通知日期: 2026 年 5 月 15 日
会议召开日期: 2026 年 7 月 31 - 8月2日
五、投稿方式
请登录《郑州大学学报(工学版)》网站,投稿时请在系统页面题名处标注 “ CCDM :题名 ”,上传论文文件时论文题名中不需要加“ CCDM ”,按要求提交。论文首页页脚处注明:基金项目(必须提供)以及第一作者姓名(出生年---)、籍贯、职称、学历、研究方向、 email 、电话。稿件将采用绿色通道,优先审稿,优先发表。
六、联系方式
投稿网址: http://gxb.zzu.edu.cn
联系邮箱: gxb@zzu.edu.cn
联系电话: 0371-67781276 , 0371-67781277

