】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 |
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 | 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 | 推荐系统 | 数据仓库、OLAP | 生物信息数据挖掘 |
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 |
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 | 供应链管理 |
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 |
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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 |
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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，一般不超过 6000 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，否则将不具有参选“优秀学生论文”的资格。
4、会议网址为：https://ccf.org.cn/CCDM2024
5、本会议采用在线投稿方式，投稿地址：https://conf.ccf.org.cn/CCDM2024/paper
6、联系人：牛老师，周老师（电话：13806409965，17705315838 邮箱：ccdm2024@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》《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》《应用科技》《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》《南京大学学报（自然科学版）》《国防科技大学学报》《山东大学学报（工学版）》《吉林大学学报（信息科学版）》《南京师大学报（自然科学版）》《南京师范大学学报（工程技术版）》《常州大学学报》《郑州大学学报（理学版）》《郑州大学学报（工学版）》《陕西师范大学学报（自然科学版）》《济南大学学报（自然科学版）》等期刊。
四、重要日期
录用通知日期：2024 年 5 月 19 日
会议召开日期：2024 年 7 月 28 - 30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