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《数据分析与知识发现》期刊征文

和政策制定的研究与应用,致力于提供理论指导、技术支持和最佳实践。

期刊依靠并融汇计算机科学、科学计量学、社会计量学、网络计量学、数据科学、管理科学、预测分析、循证政策分析等领域,帮助人们从数据发现知识、从知识提炼智慧(洞察力)、从知识和智慧推演并设计解决方案, 并且嵌入到知识密集和知识驱动的各行各业流程管理和决策支持。

征稿范围

期刊广泛吸纳计算机科学、数据科学、情报科学以及数字科研、数字教育和数字文化等领域的技术与方法,研究数据驱动的语义计算、内容分析、数据挖掘、知识发现、智能管理和决策支持等方面的技术、方法、系统以及支撑设施、政策与机制等,尤其是聚焦从海量、异构、分布、动态、甚至富媒体数据中挖掘和发现知识以支持研究、管理和决策的理论、方法和技术。主题领域包括:

(1) 基于大规模数据的数据挖掘和知识发现的新技术与新方法。包括但不局限于社会网络分析、知识图谱、舆情监测、竞争情报分析、产业技术分析、竞争力评价、决策分析以及循证政策分析等。所涉及数据包括各类元数据、文本与网络数据、市场数据、社会数据、科学数据、多媒介数据等。

(2) 基于知识组织、支持智能检索与分析的知识基础设施建设。尤其针对科学数据集与智能实验室、教育数据集与智能校园、社会与管理数据集和智能社会管理、数字图书馆/数字档案馆/数字科技馆/数字出版平台以及各个领域的大数据化知识基础设施,所涉及方法包括但不局限于语义标注、知识组织、数据监管、关联数据、数据融汇、语义化平台、智能化流程、可视化管理与决策等。

(3) 利用知识计算和知识发现技术驱动、优化和监控各类管理、服务、创新流程与机制的方法、技术和系统。包括但不局限于新型语义化学术交流体系、移动交互知识服务系统、合作交互知识管理机制、数字教育组织与管理、数字科研组织与管理、开放数字创客空间、智能化电子政务、智能化应急管理等。

选题方向

知识组织(Knowledge organization); 数据挖掘(Data mining); 关联数据(Linked data); 数据与知识融汇(Data and knowledge integration); 知识发现(Knowledge discovery); 语义网络(Semantic Web); 文献计量、科学计量和网络计量(Bibliometrics, Scientometrics, Webometrics); 社会计量与社交网络分析(Social informatics and social network analysis); 竞争情报(Competitive intelligence); 舆情监测(Public opinion monitoring); 预测分析(Predictive analysis); 循证政策分析(Evidence-based policy analysis); 数据分析驱动的科研管理(Data analytics-driven research management); 数据分析驱动的教育组织(Data analytics-driven learning organization); 数据分析驱动的知识服务管理(Data analytics-driven knowledge service management); 数据分析驱动的群组活动组织(Data analytics-driven event and activity organization); 数据分析驱动的合作交互及其管理(Data analytics-driven collaboration and its management); 智能化知识基础设施(Intelligent knowledge infrastructure); 支持数据分析与知识发现的开放支撑平台(Open platform supportive data integration, data analysis and knowledge discovery); 知识分析师人才培养(Training for knowledge analytics)……

论文要求及说明

本刊主要用稿类型、写作要求及学术规范请参见本刊网站(http://www.infotech.ac.cn)“作者指南”。


发布时间: 2020-06-18   浏览: 573
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