会议全称：2026第八届大数据管理国际会议
会议简称：ICBDM 2026
会议地点：英国德比
会议时间：2026年3月10-12日
主办单位：德比大学
2026年第八届大数据管理国际会议（ICBDM 2026）将于2026年3月10日至12日在英国德比举行！本次会议由德比大学（University of Derby）主办。会议旨在汇聚顶尖的学术科学家、研究人员和学者，交流并分享他们在大数据管理各个方面的经验和研究成果。
论文集出版：
提交的论文将由技术项目委员会严格审查。成功注册并发表的论文将被收录在会议论文集中，并被Ei Compendex和Scopus检索。论文作者将被邀请参加ICBDM，展示其研究成果。
投稿：
论文提交格式要求：
Word模板：https://icbdm.org/instruct8.5x11x2.docx
LaTex模板：https://icbdm.org/ieee-latex-conference-template.zip
请根据上述会议论文集模板准备您的投稿论文。英语是会议的官方语言，因此提交的论文需用完整的英语撰写，且不少于4页（包括图表和参考文献）。如果内容不足，可能在初审阶段直接导致拒稿。
原创性：
任何形式的抄袭都是不可接受的学术不端行为，绝不容忍。作者有责任在向ICBDM提交论文前检查论文的原创性。在第一轮论文评审中，所有提交的论文将进行抄袭检测，包括自我抄袭。如果发现任何抄袭行为，论文将被直接拒稿。
提交方式：
欢迎您通过电子投稿系统或邮件提交论文（邮箱：icbdm_conf@outlook.com）。
征稿主题：
征稿主题包括但不限于：
主题1：大数据分析与管理
数据采集、集成、清理
大数据搜索架构，可扩展性和效率
云/网格/流数据挖掘-大速度数据
基于语义的数据挖掘与数据预处理
大数据即服务
数据生命周期管理：从收集到归档
数据治理框架
数据管理标准（例如，FAIR原则：可查找、可访问、可互操作、可重用）
数据管理中的道德考量
大数据搜索算法与系统
大数据可视化分析
管理大规模数据集的挑战
大数据处理框架（如Apache Spark、Apache Flink）
面向大数据的可扩展存储解决方案
移动性与大数据
数据收集方法：调查、实验、传感器、网页抓取
数据集成技术：ETL（提取、转换、加载）过程
搜索和挖掘各种数据，包括科学和工程，社会，传感器/物联网/物联网和多媒体数据
主题2：数据结构和数据模型
多媒体和多结构数据-大品种数据
计算建模和数据集成
关系数据库（如SQL）与NoSQL数据库（如MongoDB， Cassandra）
数据仓库和数据湖架构
基于云的数据存储解决方案（例如，AWS S3，谷歌BigQuery）
面向大数据的分布式存储系统（如Hadoop HDFS）
数据质量度量：准确性、完整性、一致性和及时性
数据清洗和预处理技术
缺失数据处理：输入方法与策略
数据集中的异常值检测和处理
实时数据采集和流数据管理
元数据在数据管理中的重要性
元数据标准和模式(例如，Dublin Core, Schema。Org)
元数据提取和管理工具
元数据在数据发现和重用中的作用
高维数据可视化
管理非结构化数据（如文本、图像、视频）
数据孤岛和互操作性问题
主题3：大数据安全和隐私
可视化大规模安全数据
使用大数据分析进行威胁检测
大数据的隐私威胁
隐私保护大数据收集/分析
大数据安全和隐私的HCI挑战
大数据隐私的社会学方面
物联网和其他大数据系统中的信任管理
数据加密和匿名化技术
基于角色的访问控制（RBAC）和数据权限
遵守数据保护法规（例如GDPR、CCPA）
安全数据共享和传输协议
可视化大规模安全数据
平衡数据可访问性和安全性
物联网和其他大数据系统中的信任管理
大数据安全和隐私的HCI挑战
主题4：大数据分析工具及关键技术
医疗保健：管理电子健康记录（EHR）和患者数据
金融：欺诈检测和风险分析的数据管理
环境科学：管理气候和卫星数据
社会科学：处理调查和人口普查数据
电子商务：客户数据管理和个性化
复杂大数据在科学、工程、医学、医疗、金融、商业、法律、教育、交通、零售、电信等领域的应用
大数据分析在中小企业中的应用
大数据分析在政府，公共部门和社会一般
通过大数据分析创造价值的现实案例研究
具有大数据项目部署经验
大数据即服务
大数据行业标准
主题5：大数据在信息系统中的应用
探索性数据分析（EDA）的工具和技术
用于数据探索的交互式仪表板（例如，Tableau, Power BI）
开源数据管理工具（如Apache Nifi， Talend）
数据管理平台（如Snowflake、Databricks）
云原生数据管理解决方案
用于数据管道的自动化工具（例如，Airflow, Prefect）
机器学习工作流的数据管道
特征工程和数据集准备
管理有监督和无监督学习的标记和未标记数据
机器学习实验中的数据版本控制和再现性
人工智能和深度学习的数据管理
区块链用于安全和分散的数据管理
联邦学习和隐私保护数据管理
量子计算及其对数据管理的影响
会议日程：
2026年3月10日-(上午10点至下午4点)———现场签到、收集会议材料
2026年3月10日-(下午2点至4点)————学术交流访问
2026年3月11日-(上午)————开幕式和主题演讲
2026年3月11日-(下午)————分会讨论
2026年3月12日-(全天)————分会讨论
