数据挖掘旨在利用智能数据分析技术，从海量数据中提取或挖掘潜在的知识和规律，为决策任务提供有效支撑。在大数据时代背景下，数据挖掘技术已在工业、金融、医疗、教育、交通、媒体等领域取得广泛应用。然而，大数据的复杂多样性也为数据挖掘研究在理论、方法、应用等多个层面提出了新的挑战。

为及时反映国内同行在数据挖掘方面的前沿研究成果，《计算机研究与发展》将于2022年出版“数据挖掘前沿进展”专题。欢迎数据挖掘及相关研究领域的专家学者、科研人员踊跃投稿。此外，专题组稿与第九届中国数据挖掘会议（CCDM 2022）合作，所有专题录用稿件均需在CCDM 2022会议报告交流。

一、征文范围（但不限于）

1. 数据挖掘理论与方法

分类、聚类、排序、集成学习、强化学习、关联分析、链接分析、频繁模式挖掘、动态数据挖掘、交互式与联机挖掘、并行与分布式挖掘、大规模数据挖掘、数据预处理、数据挖掘语言等

2. 特定类型数据挖掘与分析

关系数据挖掘、图模式挖掘、空间与时序数据挖掘、数据流与增量挖掘、多媒体数据挖掘、社交网络分析与挖掘、文本挖掘、隐私保护数据挖掘、生物信息数据挖掘、推荐系统、数据仓库等

3. 数据挖掘技术应用

面向工业、金融、医疗、教育、交通、旅游、管理、电商、电信等领域的数据挖掘技术及应用

二、征文要求

1. 论文应属于作者的科研成果，数据真实可靠，具有重要的学术价值与推广应用价值，且未在国内外公开发行的刊物或会议上发表，不存在一稿多投问题。作者在投稿时，需向编辑部提交版权转让协议。

2. 论文一律用word格式排版，论文格式体例参考近期出版的《计算机研究与发展》的要求（http://crad.ict.ac.cn/）。

3. 论文须通过期刊网站（http://crad.ict.ac.cn）投稿，投稿时提供作者的联系方式，留言中务必注明“数据挖掘2022专题”（否则按自由来稿处理）。

4. 论文预录用后，至少有一位作者注册参加CCDM 2022会议并做口头报告。否则，论文视为退出专刊。

三、重要日期

论文截稿日期：2022年1月8日

录用通知日期：2022年2月28日

最终稿提交日期：2022年3月10日

论文出版日期：2022年8月

四、特邀编委

张长水 教授 清华大学 zcs@mail.tsinghua.edu.cn

杨 博 教授 吉林大学 ybo@jlu.edu.cn

钱 超 副教授 南京大学 qianc@nju.edu.cn

五、联系方式

编辑部：   crad@ict.ac.cn   010-62620696, 010-62600350

通信地址： 北京2704信箱《计算机研究与发展》编辑部

邮政编码： 100190