2026 数据科学、机器学习与商业智能国际会议（DSMLBI 2026）

2026 International Conference on Data Science, Machine Learning and Business Intelligence（DSMLBI 2026）

【会议亮点】

1、IEEE、IOP、SPIE等权威出版社

2、有ISSN、ISBN号

3、高录用|快见刊

4、团队/学生投稿优惠！！！

5、可口头汇报/旁听

【重要信息】

会议地点：上海，中国

（延期投稿者/咨询相关会议 请联系大会老师）

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

接受/拒稿通知：投稿后3-5天内！

【核心期刊&普刊推荐】

● 国际顶刊资源：

1、SCI：涵盖各分区期刊，精准匹配研究方向

2、SSCI/A&HCI：社会科学，艺术人文领域优质刊源

3、EI Compendex：工程索引权威期刊/会议

● 国内核心期刊&普刊：

1、北大核心，科技核心最新版目录期刊

2、高质量普刊（知网/万方/维普收录），国际英文期刊安排

【论文收录】

1.向DSMLBI 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。DSMLBI 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 数据科学、机器学习与商业智能国际会议（DSMLBI 2026）将在中国上海召开。本次会议旨在汇聚全球范围内相关领域的研究人员、科学家、工程师与学者，共同探讨前沿科学技术与创新应用，推动学术交流与产学研合作。会议将展示最新研究成果、交流技术经验、展望未来发展方向，为与会者提供一个高水平的国际化学术平台。我们诚挚邀请海内外专家学者踊跃参与，携手促进该领域理论创新、技术突破与产业应用。

【征文主题】

（以下主题包括但不限于）

主题一：数据科学

数据清洗与预处理

数据仓库与ETL

数据可视化技术

大数据处理框架

数据挖掘方法

时间序列分析

高维数据分析

数据质量管理

题目二：机器学习

监督学习算法

无监督与半监督学习

集成学习方法

深度学习模型

强化学习应用

迁移学习技术

模型评估与选择

可解释机器学习

主题三：商业智能

商业智能架构

数据分析平台

决策支持系统

数据驱动营销

客户行为分析

商业预测建模

绩效管理仪表盘

BI行业应用案例

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