2026年机器学习、数据挖掘与大数据分析国际会议（MLDMBDA 2026）

2026 International Conference on Machine Learning, Data Mining, and Big Data Analysis （MLDMBDA 2026）

【会议亮点】

1、IEEE、IOP、SPIE等******出版社

2、有ISSN、ISBN号

3、高录用|快见刊

4、团队/学生投稿优惠！！！

5、核心期刊、普刊等其他资源请咨询会议墨老师

6、可口头汇报/旁听

【重要信息】

会议地点：北京，中国

（延期投稿者/咨询相关会议 请联系大会老师）

接受/拒稿通知：投稿后3-5天内！

【论文收录】

1.向MLDMBDA 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。MLDMBDA 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。

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。

【大会简介】

2026年机器学习、数据挖掘与大数据分析国际会议（MLDMBDA 2026）将在中国北京召开。会议致力于为研究人员、科学家、工程师和学者提供交流的机会，分享他们在“机器学习”、“数据挖掘”、“大数据分析”领域的经验和创新研究。为国内外的专家学者提供一个交流研究成果、分享最新科技信息、探讨未来发展趋势的平台，以期推动该领域理论、技术在高校和企业的发展和应用，诚邀您到场参加，共同交流。

【征文主题】

（以下主题包括但不限于）

主题一：机器学习

监督学习算法

无监督学习技术

强化学习框架及应用

模型选择、验证和评估指标

概率模型与贝叶斯方法

机器学习优化算法

题目二：数据挖掘

软件组件和重用

数据流挖掘

绿色和可持续发展软件

图形和子图挖掘

大规模数据挖掘方法

软件流程和工作流

文本、视频、多媒体数据挖掘

软件需求工程

网络挖掘

软件重用和度量

高性能数据挖掘算法

软件测试和分析

数据挖掘可视化

软件重用和度量

主题三：大数据分析

大数据分析搜索的算法和系统

大数据搜索算法和系统

大数据分析、分析和指标

大数据分析架构

大数据模型和算法

大数据架构

大数据管理

大数据保护，完整性和隐私

大数据安全应用

大数据搜索和挖掘

【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，请联系会议组墨老师。

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:MLDMBDA 2026+通讯作者姓名+墨老师推荐（否则无法确认您的稿件）