日本データベース学会の皆様 立命館大学の奥です。 先日、ご案内させて頂きました、 ACIT2014における特別セッション、 Challenges in Information Retrieval and Recommendation for Big Data の投稿〆切が5月9日と近付いてきましたので、 再送致します。 是非とも投稿をご検討ください。 よろしくお願いいたします。 ------------------ 会議・セッション情報 ------------------ 国際シンポジウム： 2nd International Symposium on Applied Computing & Information Technology (ACIT 2014) http://www.acisinternational.org/ACIT2014/ 企画セッション： Challenges in Information Retrieval and Recommendation for Big Data ・情報検索・情報推薦、その他関連するテーマでも歓迎です。 ・しっかりとした評価ができていない萌芽的な論文も歓迎です。 ※企画セッションから1件は、ベストペーパーとして選定されます。 選定された論文は、Springerの「Studies in Computational Intelligence」に 掲載される予定です。 http://www.springer.com/series/7092 ------------------ 開催日・会場 ------------------ 開催日: 2014年8月31日（日）～ 9月4日（木） 会場: 北九州市小倉（詳細未定） ------------------ 期日 ------------------ 論文締切：2014年5月9日（金） 採否通知：2014年5月30日（金） カメラレディ原稿締切：2014年6月10日（火） ==================================================================== CALL for Paper Special Session on Challenges in Information Retrieval and Recommendation for Big Data in part of 2nd International Symposium on Applied Computing & Information Technology (ACIT 2014) August 31 - September 4, 2014 Kitakyushu, Japan http://www.acisinternational.org/ACIT2014/ *the detailed information on the accomodation will be provided at the conference Web site. Session Organizers: Kenta Oku (Ritsumeikan University, Japan) Jun Miyazaki (Tokyo Institute of Technology) ==================================================================== The amount of data generated is explosively getting larger and larger, which is recently called as an era of big data. In order to survive this era, information retrieval and information recommendation become a key technology for users. However, the accuracy of search and recommendation results is still insufficient, in particular, in the context of big data. This special session aims to make a deep discussion on the topics of not only information retrieval and recommendation but also analysis, mining, and human interface for big data, so that many users can receive their benefits. This special session is organized as a part of the 2nd International Symposium on Applied Computing & Information Technology (ACIT 2014). We welcome not only completed works but also work-in-progress papers on the following topics, but not limited to: - Information Retrieval - Information Recommendation - Next Generation Web Search Engines - Context-aware Information Systems - Evaluation of Information Systems - Mining Big Data - Analysis of Big Data - Human Interface for Big Data [Important Dates] - Paper Submission Due: May 9, 2014 - Acceptance Notification: May 30, 2014 - Camera-ready Due: June 10, 2014 [Paper Submission] - Authors are invited to submit their contributions by an email directly to Kenta Oku (oku@fc.ritsumei.ac.jp). - The submitted paper must be in PDF format and written in English. The contributions must be original and have neither been submitted nor published elsewhere. - The paper format is IEEE 8.5 x 11 proc. style. The length of a paper is 6-8 pages. Please note that the authors of the paper must pay the fee of the extra pages over 6 pages. We will send the detailed information later. - The best paper will be selected in the special session. The best paper will be published as a chapter of Springer's "Studies in Computational Intelligence." http://www.springer.com/series/7092 -- 奥 健太 ====================================== 立命館大学 総合理工学院 情報理工学部 情報コミュニケーション学科 エージェントコミュニケーション研究室（服部研究室） 助教 博士（工学） 〒525-8577 滋賀県草津市野路東１丁目１－１ E-mail: oku@fc.ritsumei.ac.jp URL: http://okukenta.net/ ---- Kenta Oku (Assistant Professor) Ph.D. in Engineering College of Information Science and Engineering Ritsumeikan University 1-1-1 Nojihigashi, Kusatsu-city, Shiga, 525-8577 Japan ====================================== 【企画】ソフトウェア創作コンテストICT Challenge+R ～ 力を持て余した情報系中高校生達が大活躍する場の創造！来たれ天才！ ～ http://www.ict-challenger.jp/ ====================================== 【訳書】情報推薦システム入門 ―理論と実践― ～ なぜ衝動買いしてしまうのか？蓄積されるあなたの思考（嗜好） ～ この1冊で推薦システムの体系を網羅 http://www.kyoritsu-pub.co.jp/bookdetail/9784320122963 ======================================