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02026年数据挖掘、机器学习与智能决策国际会议（IDMLM 2026）
2026 International Conference on Data Mining, Machine Learning and Intelligent Decision Making（IDMLM 2026）
征稿主题范围广 | 高效审核 | 录用率高
IEEE、SPIE、ACM等权威出版社 | 高效见刊 | 检索稳定
ISSN/ISBN双刊号 | 团队/学生投稿优惠
●重要信息
大会官网：www.confs-online.com/idmlm
大会召开/截稿时间：以官网为准（早投稿早录用）
大会地点：西安，中国
投递邮箱：iclture_chair@163.com【投稿请附言：IDMLM 2026+通讯作者姓名+徐老师推荐】，否则无法确认您的稿件
接受/拒稿通知：投稿后2-3个工作日左右
如需文章翻译、润色等服务请联系会务徐老师-微信/电话：15680829715，协助/加急录用！
◆优质期刊推荐：
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●大会简介
2026年数据挖掘、机器学习与智能决策国际会议（IDMLM 2026）将于中国西安举办，汇聚全球顶尖学者与业界专家，共同探讨数据科学前沿理论、先进机器学习算法及其在智能决策系统中的创新应用。会议聚焦于跨学科交叉，涵盖大数据分析、深度学习、知识发现与自动化决策等核心领域，旨在展示最新研究成果、交流关键技术挑战并探索在金融、医疗、智能制造等行业中的实践方案，为构建下一代智能系统提供国际合作平台与创新动力。
●论文出版
所有的投稿都必须经过2-3位组委会专家审稿，经过严格的审稿之后，最终所有录用的论文将以会议论文集形式出版，见刊后提交至Scopus、EI Compendex、CPCI、CNKI、Google Scholar检索，稳定检索！
●征文主题（包括但不仅限于以下主题）
Track 1：数据挖掘
网络挖掘、数据流挖掘
并行和分布式算法
图和子图挖掘
大规模数据挖掘方法
文本、视频和多媒体数据挖掘
可扩展数据预处理
高性能数据挖掘算法
数据安全和隐私
电子商务的数据挖掘系统
大数据分析
知识发现，模式识别
时间序列分析
数据可视化
隐私保护挖掘
自动化特征工程
数据流挖掘
Track 2：机器学习
深度学习模型架构创新
小样本学习与元学习方法
自监督与对比学习算法
生成式人工智能理论突破
强化学习与决策优化
联邦学习与分布式机器学习
可解释机器学习方法
机器学习对抗攻防与鲁棒性
神经符号融合学习
开源机器学习框架
Track 3：智能决策
智能规划与调度
强化学习与决策
多智能体决策与博弈
群体智能与集群决策
不确定性推理与鲁棒决策
可解释与可信决策 (XAI)
知识驱动与混合决策
在线学习与实时决策
人机协同决策
风险感知决策等….
●投稿须知
1.投稿论文需全英文稿件，严格按照模板排版稿件，不得少于6页。
2.文章需原创且从未公开发表，可通过Turnitin或其他查询系统查重，否则由文章重复率引起的被拒稿将由作者自行承担责任。
3..投稿文章流程：投稿→审稿→录用→缴费→【注册参会】→见刊→论文集→检索。
★注意：投稿前请安排一位作者添加会务【徐老师微信号：15680829715】，方便及时沟通和跟进论文状态。
●参会方式
1.申请口头报告者须提交摘要至大会邮箱审核，报告时长10分钟左右，摘要不予出版；
2.听众参会无需提交材料，请联系会务组注册，即可参会旁听。
注意：注册费包含一名参会者的邀请函、参会（汇报）证明、会议通知等材料费用
大会官网：www.confs-online.com/idmlm
会议邮箱：iclture_chair@163.com
会议秘书：徐老师
电话咨询：15680829715（微信同号）
QQ咨询：1347638002
【添加获投稿优惠、优先审稿，及后续会议通知、见刊和检索等】
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