2009年8月18~20日, 山东烟台

主办单位：中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会

中国人工智能学会机器学习专业委员会

承办单位：烟台大学

数据挖掘与知识发现是人工智能、机器学习、数据库、统计、模式识别等多个学科交叉的一个研究领域。目前，数据挖掘与知识发现技术已开始广泛应用于工业、商业、政府以及教育等各个行业和部门。

中国计算机学会人工智能与模式识别专委会分别在北京和郑州成功主办了第一届和第二届中国分类技术与应用研讨会（CSCA 2005与CCTA 2007）之后，决定将中国分类技术与应用研讨会自2009年扩展为中国数据挖掘会议（CCDM，China Conference on Data Mining），并与中国人工智能学会机器学习专委会联合主办。本届会议旨在为学术界和工业界的广大研究人员提供一个交流、合作平台，使得研究人员之间分享数据挖掘与知识发现领域的初创性研究成果、创新思想、最新研究进展以及系统开发经验。本次会议录用的部分论文将被择优推荐到《计算机研究与发展》、《模式识别与人工智能》、《南京大学学报》、《广西师范大学学报》、《北京交通大学学报》、《烟台大学学报》等期刊的正刊发表。会议还将评选大会优秀论文和研究生优秀论文。

一、征文范围（包括但不限于以下主题）：

数据挖掘理论与算法：数据挖掘的认知模型, 分类, 聚类, 回归, 排序（Ranking）,关联分析, 连接分析（Link Analysis）, 频繁模式挖掘, 异常与孤立点检测, 概率与统计模型, 软计算, 数据预处理, 降维, 动态数据挖掘, 并行与分布式挖掘, 交互式与联机挖掘, 可伸缩与高性能数据挖掘, 基于约束的挖掘, 基于隐私保护的数据挖掘

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, 图像分割, 视频检索, 人机交互与可视化数据挖掘, 数据仓库, OLAP与数据挖掘的集成

数据挖掘技术应用：市场营销, 风险管理, 供应链管理,客户关系管理,电子商务, 金融分析, 电信, 生物医药, 基因分析, 生物信息学, 入侵与欺诈检测, 社会网络分析

二、投稿要求

1．论文应是未发表的研究成果。论文语言要求中文，采用word格式排版。请参照《计算机研究与发展》网站（http://crad.ict.ac.cn）“作者须知”中的“最终修改稿要求”书写论文，论文格式参考该刊执行。

2．论文通过电子邮件提交（ccdm09@ytu.edu.cn），在提交论文的同时，必须提交一份投稿声明（可从网站http://crad.ict.ac.cn下载），作者逐一签字后邮寄或传真到大会会务组（见后面的联系方式），对不提交投稿声明的论文，会议将不予受理。

三、重要日期

截稿日期：
2009.3.1

录用通知日期：
2009.4.30


四、联系方式

通信地址：山东烟台大学计算机学院 264005， 童向荣，赵恺

联系电话：(0535) 6902538-8621; 6902209-8621; 6902601

联系传真：(0535) 6902601

电子邮件：ccdm09@ytu.edu.cn

会议网址：http://ccdm09.ytu.edu.cn