数据挖掘会议指南：2020-2021日程、排名及接受率

资源摘要信息:"数据挖掘会议排名、接受率、截止日期和发布提示" 数据挖掘是计算机科学中的一个重要分支，它涉及从大量数据中提取信息和模式的过程。在本文件中，我们关注的是与数据挖掘相关的学术会议信息，这些会议通常为研究者和从业者提供一个分享最新研究发现、讨论新技术和方法的平台。数据挖掘的核心思想是通过算法在大型数据集中发现知识，这些知识可以用于预测和决策支持。 本文件标题提到的“排名、接受率、截止日期和发布提示”，实际上是对数据挖掘会议进行了一次全面的梳理和分析。下面将详细解释这些术语的含义： 1. 排名（Rankings）： - 文件中提到了按ERA（2012）进行的会议排名。ERA（Excellence in Research for Australia）是一个澳大利亚政府发起的研究评估框架。虽然此处提到的是2012年的评估，但排名系统可以反映一个会议的学术地位和影响力，通常基于会议发表的论文质量、引用率以及参与的行业和学术界的声誉等因素。 2. 接受率（Acceptance Rate）： - 会议的接受率是衡量会议竞争程度的指标之一，也是评估会议质量的一个重要参数。接受率高意味着更多论文被接受，竞争可能相对较低；接受率低则说明会议标准更加严格，论文质量要求更高。例如，文件中提到IEEE国际大数据会议（BigData）的录取率是19.7%，这意味着在2018年提交的论文中，大约只有五分之一的论文被最终接受。 3. 截止日期（Submission Deadlines）： - 提交截止日期指的是作者能够提交论文的最后时间点。会议组织者通常会设定一个或多个截止日期，以便有足够的时间进行同行评审和准备最终的会议日程。 4. 通知日期（Notification Dates）： - 通知日期是指作者被通知其论文是否被接受的时间点。这一时间点是作者和审稿人共同努力的结果，通知日期之后，作者将根据反馈对论文进行修改和准备最终版本。 5. 会议日期（Conference Dates）： - 会议日期是实际的会议召开时间，这段时间通常包括了各种研讨会、演讲和工作坊等，也是同行交流和建立网络联系的黄金时期。 6. 地点（Location）： - 地点指的是会议举办的物理位置，可以是某个城市的某个特定场所，比如大学、会议中心等。 7. 网站（Website）： - 网站是获取会议详细信息的地方，包括但不限于会议日程、提交指南、注册信息、交通住宿指南等。网站是组织者和参与者之间沟通的桥梁。 文件的描述部分也提到了数据挖掘与机器学习的关系。虽然两者有很多共同点，但数据挖掘更侧重于从大量数据中提取模式和知识，尤其是那些对实际应用有价值的。数据挖掘应用的例子包括推荐系统、聚类分析、图挖掘、异常检测和集成学习等。 此外，文件的标签"“data-science data-mining research Python”"说明了这一资源与数据科学、数据挖掘研究以及Python编程语言相关。Python由于其强大的数据处理库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等，已经成为数据科学和数据挖掘领域研究者和从业者的首选编程语言。 最后，文件名"“data-mining-conferences-master”"暗示了这是一个关于数据挖掘会议的综合资源库或数据库，其中可能包括了各种会议的详细信息和统计数据，方便用户快速检索和参考。 总结而言，数据挖掘会议是一个展示最新研究和应用成果的平台，它对于推动学科发展和行业应用具有重要意义。了解和参与这些会议，对于任何从事数据挖掘领域工作的人来说都是宝贵的经验。