概要

  • 発表されたすべての投稿は，国内研究会発表論文として扱われます．
  • 査読は行わず，原則的に投稿された全ての論文に発表の機会があります．
    ただし，プログラム委員会による閲読により，発表を認めない場合があります．
  • 閲読には，関連する分野に精通するコメンテータが参加します．
    コメンテータからのコメントにより，有益で深い議論ができます．
  • 優秀論文賞，学生プレゼンテーション賞，優秀インタラクティブ賞などの各種表彰に加えて，
    電子情報通信学会特集号への推薦やDBSJジャーナルとの連携などを予定しています．
    • 日本データベース学会では，データ駆動型のインパクトがある実践的研究に焦点を当てた新論文誌を発行する予定です．
      今回のDEIMでは従来のDBSJ論文誌への推薦に加え，新論文誌への推薦も予定しています．
トピック

DEIMフォーラムでは，データ工学と情報マネジメント分野の発展に寄与する論文を広く求めます．
主にデータ工学と情報マネジメント分野に関連した以下のようなトピックを対象としますが，必ずしもこれらに限るものではありません．

社会問題の解析・解決
  • 新型コロナウィルス
  • 災害・地球環境・エネルギー
  • e-Learning・教育・EdTech
  • 医療・ヘルスケア
  • セキュリティ
  • プライバシ
  • データ倫理・AI倫理
HCI・Webシステム
  • 可視化
  • データ分類・クラスタリング
  • クラウドソーシング・Human-in-the-loop
  • ユーザ支援
  • UI・UX・VR・3D
  • 音楽・音声・動画
  • システム構築
データ利活用
  • ソーシャルメディア・SNS・Wikipedia
  • ニュース・マスコミ
  • レシピ・料理
  • 観光情報
  • レビュー・口コミ
  • IoT・センサデータ活用
  • 地理データ・行動データ・科学データ・スポーツデータ活用
  • 知識グラフ・オントロジ活用
高度データ応用・応用システム
  • コンピュータネットワーク
  • クラウドコンピューティング
  • オープンデータ
  • デジタルツイン・スマートシティ
  • 電子政府
  • 情報システム
データ分析
  • 情報検索
  • 情報推薦
  • 感情・感性
  • 対話・コミュニティ分析
  • 特徴量抽出
  • 情報信憑性・トラスト
  • データマイニング
  • データクリーニング・データクレンジング
グラフ・半構造データ
  • グラフマイニング
  • グラフデータベース
  • 半構造データ
  • 階層型データ
データベース
  • 問合せ処理・問合せ言語
  • ストレージ管理
  • インメモリデータ管理
  • チューニング
  • データレイク・Schema on Read
  • データベース技術
アルゴリズム
  • リアルタイム処理・リアクティブ処理
  • 並列・分散処理
  • ストリーム処理
  • IoT・モビリティデータ処理
  • 空間・時空間・時系列データ処理
  • データ構造・索引
  • 先進ハードウェア活用・GPU
  • 確率的データ処理
  • データ統合
機械学習
  • 機械学習（テキスト）
  • 機械学習（数値）
  • 機械学習（画像・音声・音楽・動画）
  • 機械学習（行動・移動軌跡・時空間・時系列データ）
  • 機械学習（可視化）
  • 機械学習（アルゴリズム・処理系）
  • 機械学習（グラフ）
  • 機械学習（分類・クラスタリング）
  • 機械学習（推定・生成・予測）
機械学習の要素技術
  • 強化学習
  • 敵対的学習 (GAN)
  • zero-shot learning
  • Attention
  • ベイズ理論
  • ディープラーニング
  • 決定木