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●提交论文

1.直接将您的文章或摘要投到我们的会议邮箱，我们收到后会第一时间回复您。

投稿邮箱：conference_info@126.com

投稿主题请注明：ICLSISKM 2026+通讯作者姓名+宋老师推荐（否则无法确认您的稿件）

2.审稿流程：作者投稿-稿件收到确认（1个工作日）-初审(1-3工作日) -告知结果（接受/拒稿），越早投稿越早收到文章结果。

 

●投稿说明

1.本会议官方语言为英语，投稿者务必用英语撰写论文。如需翻译服务，请联系会议组宋老师。

2.论文应具有学术或实用价值，未在国内外学术期刊或会议发表过。作者可通过CrossCheck, Turnitin或其他查询系统自费查重，否则由文章重复率引起的被拒搞将由作者自行承担责任。涉嫌抄袭的论文将不被出版。

3.文章至少6页。请根据格式模板文件编辑您的文章。学生作者或多篇投稿有优惠。

4.只做报告不发表论文的作者只需提交摘要。

5.投稿主题请注明:ICLSISKM 2026+通讯作者姓名+宋老师推荐（否则无法确认您的稿件）

 

●联系方式

会议官网：www.global-meetings.com/iclsiskm

邮箱：conference_info@126.com（备注宋老师推荐享优先审稿和投稿优惠）

投稿主题请注明:ICLSISKM 2026+通讯作者姓名+宋老师推荐（否则无法确认您的稿件）

电话咨询：15528045773（微信同号）

QQ咨询：3820369236

（您将在第一时间得到回复，添加时请备注“ICLSISKM 2026”）

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2026年图书馆学、情报学与知识管理国际会议（ICLSISKM 2026）

2026 International Conference on Library Science, Information Science, and Knowledge Management（ICLSISKM 2026）

 

会议地点：上海，中国

截稿时间：见官网（早投稿！早录用！早出版！）

网址：www.global-meetings.com/iclsiskm

邮箱：conference_info@126.com（投稿主题请注明：ICLSISKM 2026+通讯作者姓名+宋老师推荐，否则无法确认您的稿件）

接受/拒稿通知：投稿后3-5天内！

 

●会议简介

2026年图书馆学、情报学与知识管理国际会议（ICLSISKM 2026）定在中国上海举行。会议将围绕图书馆学、情报学与知识管理相关领域展开讨论，旨在为相关研究方向的专家学者及企业发展人提供一个分享研究成果、讨论存在的问题与挑战、探索前沿科技的国际性合作交流平台。大会诚邀国内外高校、科研机构专家、学者，企业界人士及其他相关人员参会交流。

 

●论文收录

向ICLSISKM 2026提交的所有全文都可以用英语书写，并将发送给至少两名评审员，并根据原创性、技术或研究内容或深度、正确性、与会议的相关性、贡献和可读性进行评估。ICLSISKM 2026所有被接受的论文将在会议记录中发表，并提交给Scopus、EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar进行索引。

 

●征文主题

（以下主题包括但不限于）

主题一：图书馆学

自然语言生成（NLG）技术

自学习系统的开发

图像和视频自动标注技术

人机交互（HCI）与用户体验设计（UX）

基于AI的交互设计工具

可穿戴设备与图书馆服务的集成

无障碍技术的创新

交互式展览与虚拟展览

文化遗产的数字化与保存

可持续性与图书馆的绿色技术

数据治理与隐私保护

智慧图书馆的技术架构与应用创新

图书馆数字资源长期保存策略

读者行为分析与个性化服务优化

图书馆知识管理与知识服务转型

开放获取资源的整合与利用模式

图书馆空间再造与功能拓展研究

图书馆联盟的协同发展机制探索

古籍保护与数字化利用的新技术

图书馆服务弱势群体的实践策略

移动图书馆的用户体验提升路径

图书馆学教育与行业需求对接

图书馆文化传播的创新策略研究

大数据驱动的图书馆决策支持

公共图书馆总分馆制优化研究

图书馆与学校教育的融合发展模式

主题二：情报学

情报分析的机器学习算法优化

知识图谱驱动的情报检索创新

竞争情报助力企业战略布局

网络情报深度采集与分析策略

情报服务个性化推荐技术

大数据时代情报学理论拓展

情报安全加密与防护技术

情报学与心理学交叉应用

智能情报系统的自主学习研究

科技情报支撑企业创新路径

情报学专业人才实践能力培养

政府情报工作协同机制构建

社交媒体情报的情感分析方法

情报计量学新指标体系构建

数字人文情报资源整合利用

主题三：知识管理

知识科学

知识管理

知识工程

知识管理工具和技术

知识管理和数据分析

知识管理和机器学习

知识管理和人工智能/智能系统

知识共享技术

知识管理和认知计算

来源/发布：www.global-meetings.com/iclsiskm