IEEE 国际数据挖掘会议 (ICDM 2025)

IEEE 国际数据挖掘会议 (ICDM) 已成为数据挖掘领域全球顶尖的研究会议。它提供了一个国际平台，供各方分享原创研究成果，交流和传播创新及实用的开发经验。会议涵盖数据挖掘的各个方面，包括算法、软件、系统和应用程序。ICDM 吸引了来自大数据、深度学习、模式识别、统计和机器学习、数据库、数据仓库、数据可视化、知识库系统、高性能计算和大型模型等众多数据挖掘相关领域的研究人员、应用程序开发人员和从业人员。通过推广新颖、高质量的研究成果以及针对具有挑战性的数据挖掘问题的创新解决方案，会议致力于推动数据挖掘领域的发展。

1、组委会

名誉会议主席：

Shashi Shekhar 明尼苏达大学

大会主席：
Dimitrios Gunopulos 雅典大学
Chang-Tien Lu 弗吉尼亚理工大学
项目主席：
Jilles Vreeken CISPA亥姆霍兹信息安全中心
Wei Ding 马萨诸塞大学波士顿分校

研讨会主席：

Li Zhang. 德克萨斯大学里奥格兰德河谷分校
Zhe Jiang 佛罗里达大学
Ranga Raju Vatsavai 北卡罗来纳州立大学

宣传主席：

Ping Wang 史蒂文斯理工学院
Mengke Li 广东省人工智能与数字经济实验室
David Camacho 西班牙马德里大学

2、检索信息

由 IEEE 计算机学会出版会议论文集，收录于 IEEE Xplore 并由EI Compendex、Scopus、CPCI、DBLP 等平台检索。

• 数据挖掘的基础、算法、模型和理论，包括大数据挖掘
• 机器学习、深度学习和大数据统计方法
• 挖掘异构数据源，包括文本、半结构化、时空、流、图形、网络和多媒体数据
• 用于分析大数据的数据挖掘系统和平台，包括并行和分布式数据挖掘方法、联邦学习及其效率、可扩展性、安全性和隐私性
• 用于建模、可视化、个性化和推荐的数据挖掘
• 信息物理系统和复杂、随时间演化网络的数据挖掘
• 使用大型语言模型进行数据挖掘
• 数据挖掘在数据科学中的新应用，包括社会科学、物理科学、工程学、生命科学、气候科学、网络、市场营销、金融、精准医疗、健康信息学等领域的大数据分析

1、投稿指南
欢迎作者提交尚未在其他地方发表且目前尚未在其他期刊、会议或研讨会上考虑的原创论文。
论文提交内容应限制在 IEEE 双栏格式的10页以内，包括参考文献和所有附录。超过 10 页的论文将被拒收，恕不审核。所有投稿将由程序委员会进行三重盲审，审核标准包括技术质量、与会议范围的相关性、原创性、重要性和清晰度。以下部分为作者提供更多信息。
2、重要日期
论文提交：2025年6月6日
通知作者：2025 年 8 月 25 日
所有提交截止日期均为地球上任何地点 (AoE) 时区的一天结束时。

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