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检索类型	EI Compendex,Scopus	邮箱	[email protected]
会议状态	征稿中	网站	https://www.icbdm.org/
主办单位	英国德比大学

会议邮箱	[email protected]
会议状态	征稿中
会议形式	线下会议
网址	https://www.icbdm.org/
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会议简介重要信息征稿主题主讲嘉宾会议历史会议投稿联系方式

会议简介 Brief Introduction01

2026年第八届大数据管理国际会议（ICBDM 2026）将于2026年6月24日至26日在英国德比举行，由德比大学主办。本届会议的主题是“统计学和数据科学中的数据管理”。

会议旨在汇聚顶尖的学术科学家、研究人员和学者，就大数据管理的各个方面交流和分享经验及研究成果。会议还将为研究人员、从业人员和教育工作者提供一个重要的跨学科平台，以展示和讨论大数据管理领域的最新创新、趋势和关注点，以及遇到的实际挑战和已采取的解决方案。

重要信息 Highlights02

会议出版

提交的论文将由技术程序委员会进行严格评审。成功注册并完成报告的论文将被收录于会议论文集，并提交至 Ei Compendex 和 Scopus 数据库进行索引。论文作者将被邀请参加 ICBDM 会议，展示其研究成果。

部分精选论文的扩展版本将发表于《高级管理科学杂志》(Journal of Advanced Management Science)。

ISSN：2810-9740

出版频率：半年刊

DOI：10.18178/joams

摘要/索引：CNKI、Google Scholar、Crossref

征稿主题 Call for Paper03

专题一大数据分析与管理
数据采集集成清洗与最佳实践
大数据搜索架构可扩展性与效率
云网格流数据挖掘与高速数据
基于语义的数据挖掘与预处理
大数据即服务
数据全生命周期管理从采集到归档
数据治理框架与最佳实践
数据管理标准如可发现可访问可互操作可重用原则
数据管理伦理考量
大数据搜索算法与系统
大数据可视化分析
大规模数据集管理挑战
大数据处理框架如Apache Spark Apache Flink
可扩展大数据存储方案
移动性与大数据
数据采集方法调查实验传感器网络爬虫
数据集成技术ETL提取转换加载流程
多源数据搜索与挖掘涵盖科学工程社会传感物联网多媒体数据

专题二数据结构与数据模型
多媒体多结构数据与多样性数据
计算建模与数据集成
关系数据库如SQL与NoSQL数据库如MongoDB Cassandra
数据仓库与数据湖架构
云存储解决方案如AWS S3 Google BigQuery
分布式大数据存储系统如Hadoop HDFS
数据质量指标准确性完整性一致性及时性
数据清洗与预处理技术
缺失数据处理插补方法与策略
数据集异常值检测与处理
实时数据采集与流数据管理
元数据在数据管理中的重要性
元数据标准与模式如都柏林核心模式
元数据提取与管理工具
元数据在数据发现与重用中的作用
高维数据可视化
非结构化数据管理如文本图像视频
数据孤岛与互操作性问题

专题三大数据安全与隐私
大规模安全数据可视化
基于大数据分析的威胁检测
大数据隐私威胁
隐私保护的大数据采集与分析
大数据安全与隐私的人机交互挑战
大数据隐私的社会学层面
物联网及其他大数据系统的信任管理
数据加密与匿名化技术
基于角色的访问控制与数据权限
数据保护法规合规性如GDPR CCPA
安全数据共享与传输协议
安全数据大规模可视化
数据可访问性与安全性的平衡
物联网及其他大数据系统的信任管理
大数据安全与隐私的人机交互挑战

专题四大数据分析工具与关键技术
医疗健康管理电子健康记录与患者数据
金融领域欺诈检测与风险分析的数据管理
环境科学气候与卫星数据管理
社会科学调查与人口普查数据处理
电子商务客户数据管理与个性化
复杂大数据应用涵盖科学工程医学医疗金融商业法律教育交通零售电信
中小型企业的大数据分析
政府公共部门与社会层面的大数据分析
基于大数据分析的价值创造实战案例
大数据项目部署经验
大数据即服务
大数据行业标准

专题五大数据在信息系统中的应用
探索性数据分析工具与技术
交互式数据探索仪表盘如Tableau Power BI
开源数据管理工具如Apache Nifi Talend
数据管理平台如Snowflake Databricks
云原生数据管理解决方案
数据管道自动化工具如Airflow Prefect
机器学习工作流数据管道
特征工程与数据集准备
监督与非监督学习的标注未标注数据管理
机器学习实验中的数据版本控制与可复现性
人工智能与深度学习数据管理
基于区块链的安全去中心化数据管理
联邦学习与隐私保护数据管理
量子计算对数据管理的影响

主讲嘉宾 Keynote speaker 04

Prof. Hao Zhang · 美国密歇根州立大学
Prof. Hao Zhang 现任密歇根州立大学统计与概率系主任、教授，为美国统计学会会士及国际统计学会选举会员。曾任《Journal of the American Statistical Association》《Statistica Sinica》《Environmetrics》《Statistics & Probability Letters》等期刊编委。主要研究方向为空间与时空统计学，涵盖空间数据机器学习方法的渐近理论探索及大空间数据分析算法开发，与生态学、环境科学、气候学及自然资源领域研究者保持广泛合作。
Prof. Farid Meziane · 英国德比大学
Prof. Farid Meziane 现任德比大学数据科学教授、数据科学研究中心主任，兼任校数据科学学术研究领域负责人。获英国索尔福德大学计算机科学博士学位，其从自然语言需求生成形式化规约的研究被视为该领域开创性工作，为从非正式需求自动生成软件规约技术奠定基础。发表科学论文200余篇，参与多项国内外科研项目。兼任自然语言信息系统应用国际会议、信息科学与系统国际会议联合主席，十余个国际会议程序委员会委员。现任《Data & Knowledge Engineering》（Elsevier）副编辑、《International Journal of Information Technology and Web Engineering》（IDEA出版）执行编辑。2001年因《智能制造中的智能系统：当前发展与未来展望》论文获Literati Club高度推荐奖。研究专长涵盖自然语言处理、语义计算、数据挖掘与大数据及知识工程。
Prof. Domenico Talia · 意大利卡拉布里亚大学
Prof. Domenico Talia 现任意大利卡拉布里亚大学计算机工程正教授、印度诺伊达大学荣誉教授，兼任DtoK Lab初创公司联合创始人。研究方向包括大数据分析、高性能计算、并行分布式数据挖掘算法、云计算、分布式机器学习、社交数据分析、对等网络系统及并行编程模型与语言。出版专著10部，在《Communications of the ACM》《IEEE TPDS》《IEEE Computer》《IEEE TKDE》《IEEE TSE》《IEEE TSMC-A》《IEEE TSMC-B》《IEEE Micro》《ACM Computing Surveys》《FGCS》《Parallel Computing》《IEEE Internet Computing》等权威期刊及重要会议发表论文400余篇。现任《IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems》《IEEE Computer》《ACM Computing Surveys》《Future Generation Computer Systems》《International Journal of Web and Grid Services》《Journal of Cloud Computing-Advances, Systems and Applications》《Scalable Computing Practice and Experience》《International Journal of Next-Generation Computing》编委。曾担任《IEEE Transactions on Software Engineering》《Parallel Computing》《IEEE Transactions on Big Data》《Future Generation Computer Systems》特刊客座编辑，多次出任国际会议程序主席或程序委员。为ACM及IEEE计算机学会高级会员，兼任多家研究机构与公共管理部门评审专家。