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【9/17(火) 13:00～】第48回先端的データベースとWeb技術動向講演会（ACM SIGMOD 日本支部第85回支部大会）

by Masato Oguchi

日本データベース学会の皆様お茶大の小口です。 ACM SIGMOD日本支部の講演会（オンライン）を再来週火曜の9/17に開催致します。 SIGMOD-J講演会では毎回、DB関係の著名会議を取り上げて報告の講演をして頂いておりますが、今回は豪華にDB三大会議のうち2つ ICDE2024とVLDB2024についての報告を東工大の曹先生にして頂く予定です。 ICDE2024は5月にオランダのユトレヒトで開催され、VLDB2024は先週8月末に中国の広州で開催されたばかりです。 https://icde2024.github.io/ https://vldb.org/2024/ 現在SIGMOD-J講演会参加登録のサイトを準備中であるため、日時とプログラム概要だけ先にお伝えしたいと思います。 9月17日（火）の13:00からオンラインで開催予定ですので、日程を是非確保して頂ければ幸いです。講演会参加登録の準備が出来ましたら、改めてアナウンス致しますので少々お待ちください。（SIGMOD-Jのサイトは以下の所です。 http://www.sigmodj.org/ ）どうぞよろしくお願い致します。 ====================================================================== 第48回先端的データベースとWeb技術動向講演会 (ACM SIGMOD日本支部第85回支部大会) 「ICDE2024 & VLDB2024国際会議報告」日時：2024年9月17日（火）13:00〜15:20 会場：オンライン（Zoom）参加費：無料主催：ACM SIGMOD 日本支部，日本データベース学会 13:00-13:05　開会挨拶 13:05-14:05　ICDE2024国際会議報告　　　　　　　講演者：曹洋　　　　　　　所属：東京工業大学 14:05-14:15　休憩 14:15-15:15　VLDB2024国際会議報告　　　　　　　講演者：曹洋　　　　　　　所属：東京工業大学 15:15-15:20　閉会講演概要： ICDE2024 本講演では 2024年5月13日から5月17日にかけてオランダのユトレヒトで開催されたICDE2024 について報告する。会議全体の概要や論文の投稿傾向を紹介した後、基調講演や Future Technologies 講演の内容などを紹介する。その後、表彰論文の一部及び注目論文を紹介する。 VLDB2024 本講演では 2024年8月26日から8月30日にかけて中国の広州で開催された VLDB2024について報告する。会議全体の概要や論文の投稿傾向を紹介した後、基調講演やチュートリアルの内容などを紹介する。その後、表彰論文の一部及び注目論文を紹介する。 ====================================================================== =============================================== Masato OGUCHI, Dr.Eng. Department of Information Sciences Ochanomizu University https://www.is.ocha.ac.jp/~oguchi/ https://www.is.ocha.ac.jp/~oguchi_lab/ http://ogl.is.ocha.ac.jp/ oguchi(a)is.ocha.ac.jp

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[CfP] 論文募集中： Information Processing & Management (IP&M) (IF: 7.4) 特集号タイトル： Causal Reasoning in Language Models

by Ptaszynski Michal

MLの皆様＊重複して受け取られた場合はご容赦ください／Apologies for cross-posting＊北見工業大学のプタシンスキと申します．現在，Information Processing＆Management（IP＆M）（IF：7.4）ジャーナルにて「Special Issue on Causal Reasoning in Language Models」（言語モデルにおける因果推論）という特集号のため論文募集を行っております．原稿の提出締め切りは2025年3月31日ですが，論文は投稿後すぐに査読に送られ，採択された場合すぐに公開となります．論文の投稿をどうぞご検討ください。 https://www.sciencedirect.com/journal/information-processing-and-management… どうぞよろしくお願いいたします．ミハウ・プタシンスキ（博士／情報科学，准教授）テキスト情報処理研究室北見工業大学〒090-8507 北見市公園町165番地 TEL/FAX: 0157-26-9327 michal(a)mail.kitami-it.ac.jp ============================================ Journal: Information Processing & Management (Impact Factor: 7.4) Special Issue on "Causal Reasoning in Language Models" Guest Editors: - Michal Ptaszynski (Kitami Institute of Technology), michal(a)mail.kitami-it.ac.jp - Rafal Rzepka (Hokkaido University) - Rafal Urbaniak (University of Ghent) Introduction: Causal reasoning is a fundamental cognitive ability that allows humans to understand the cause-and-effect relationships in the world around them. Integrating causal reasoning capabilities into language models has emerged as a promising research direction, with significant implications for natural language processing (NLP) and artificial intelligence (AI) applications. The special issue on "Causal Reasoning in Language Models" aims to provide a platform for researchers to explore the latest advancements and challenges in this burgeoning field. Topics of Interest: We invite submissions on a wide range of topics related to causal reasoning in language models, including but not limited to: - Causal inference techniques in natural language processing - Evaluating causal understanding in large language models - Causal representations in transformer architectures - Counterfactual reasoning capabilities of language models - Causal discovery from unstructured text data - Incorporating causal knowledge into language model pre-training - Causal explanation generation using language models - Bias and fairness in causal language modeling - Causal reasoning for improved few-shot and zero-shot learning - Temporal and event causal reasoning in language models - Theoretical frameworks for representing causal knowledge in language models - Methodologies for incorporating causal reasoning into NLP tasks, such as text generation, question answering, and summarization - Evaluation metrics and benchmarks for assessing the performance of causal reasoning models in language understanding tasks - Applications of causal reasoning in real-world scenarios, including healthcare, finance, social media analysis, and more - Ethical considerations and societal implications of integrating causal reasoning into AI systems - Interdisciplinary approaches that combine insights from linguistics, cognitive science, and computer science to advance causal reasoning in language models Submission Guidelines: Papers submitted to this special issue must adhere to the submission guidelines of Information Processing & Management. Manuscripts should be original, unpublished works not currently under review elsewhere. All submissions will undergo a rigorous peer review process to ensure high quality and relevance to the special issue. Important Dates: - Submission opens: 2024-7-31 - Submission closes: 2025-3-31 Submission Instructions: Submit your manuscript to the Special Issue category (VSI: CAUSAL LLMs) through the online submission system of Information Processing & Management (https://www.editorialmanager.com/ipm/default.aspx). All the submissions should follow the general author guidelines of Information Processing & Management (https://www.sciencedirect.com/journal/information-processing-and-management). For any inquiries or further information, please contact the Managing Guest Editor at michal(a)mail.kitami-it.ac.jp. Conclusion: We encourage researchers from academia and industry to contribute their latest findings and innovations to this special issue. By bringing together a collection of high-quality papers on causal reasoning in language models, we aim to advance the state of the art in NLP, foster interdisciplinary collaborations, and pave the way for future developments in AI. We look forward to your contributions. Sincerely, Michal Ptaszynski, in the name of all Guest Editors ============================================

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【人材公募】科学技術振興機構（JST） NBDC事業推進室主任専門員／専門員（2名）

by DBSJ事務局

一般社団法人日本データベース学会会員の皆様いつも弊団体の活動にご協力いただきありがとうございます。 DBSJ事務局です。科学技術振興機構（JST）より人材公募のお知らせがございますので送付させていただきます。ご確認くださいませ。ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー日本データベース学会の皆様科学技術振興機構（JST）NBDC事業推進室では、ウェブサービスのシステム運用管理に従事いただける主任専門員／専門員（システム担当）、ウェブサービスの運用管理・開発企画やファンディング事業に係る業務に従事いただける主任専門員／専門員（研究推進担当）を各１名募集しております。職務内容、応募資格（要件）、処遇等の詳細につきましては、下記リンク先の採用情報をご覧ください。ご興味をお持ちいただけた方、是非ご応募をお待ちしております。 ◼️募集要項・主任専門員／専門員（システム担当）　https://biosciencedbc.jp/about-us/jobs/20240820-02.html ・主任専門員／専門員（研究推進担当）　https://biosciencedbc.jp/about-us/jobs/20240820-01.html ◼️応募期限　随時（随時選考し、適任者が決まり次第締め切ります）【本件に関するお問い合わせ先】国立研究開発法人科学技術振興機構（JST）情報基盤事業部 NBDC事業推進室採用担当 nbdc-recruit(a)jst.go.jp

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【発表募集】 12/13開催「IDRユーザフォーラム2024」（ポスター発表11/11申込〆切）

by Tomoko OHSUGA

日本データベース学会の皆様＃重複してお受け取りの場合はご容赦ください。本メーリングリストをお借りして，国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)からのお知らせをアナウンスさせて頂きます。 IDRでは，本年度も「IDRユーザフォーラム」を開催する運びとなりました。昨年に引き続き，一橋講堂中会議場にて現地開催と致します。このたび発表の募集を開始しましたのでご案内申し上げます。 ========================================================== 　　　　　『IDRユーザフォーラム 2024』日時：2024年12月13日(金) 9:45～18:00 会場：一橋講堂中会議場（東京都千代田区一ツ橋2-1-2，NII隣）ＨＰ：https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/userforum/2024.html ========================================================== IDRでは，大量のデータを保有している産学界と，それらのデータを使いたい大学等の研究者の橋渡しをしています。「IDRユーザフォーラム」は，その活動の一環として，データの提供者と利用者が一堂に会し，直接意見交換できる場を提供するものです。例年同様，各種データセットを用いた研究発表を広く募集致します。本年も「ポスターセッション」に加え，研究着手段階での研究の構想・計画等の議論が可能な「スタートアップセッション」も設けています。対象とする研究は，原則としてIDRを通じて提供している民間企業提供データ， NTCIRテストコレクション，音声コーパス，及び研究者等提供データを利用したものとしますが，データセットに関連するその他の研究も歓迎します。本年も昨年に引き続き現地開催として，一橋講堂中会議場にて開催致します。講演部分はオンライン配信も予定していますが，発表者は現地にお越しいただき，対面にてご発表いただきます。優れた発表には表彰もございますので，ぜひ奮ってお申し込みください。プログラムの概要等は以下をご参照ください。 ---【プログラム（概要）】-------------------------------- 9:45－10:05　オープニング（主催者挨拶：NII所長黒橋禎夫，IDR活動報告） 10:05－12:15　ポスターセッション【発表募集中！】 12:25－13:50　データ提供者セッション［軽食付き］ 14:00－15:30　スタートアップセッション【発表募集中！】 15:50－16:35　招待講演　　　　　　　　大内啓樹氏「地理空間情報と自然言語処理(仮)」　　　　　　　　（奈良先端科学技術大学院大学／サイバーエージェント） 16:40－17:10　口頭発表セッション平尾七虹氏（関西大学）※昨年度企業賞受賞者杉原朋弥氏（東京大学）※昨年度優秀賞・企業賞受賞者 17:20－　クロージング（表彰式）・情報交換会 ---【表彰】---------------------------------------------- ・優秀賞：ポスターセッションの発表から選考します。（1件）・奨励賞：スタートアップセッションの発表から選考します。（3件程度）・企業賞：全発表から選考します。（3件程度）・DBSJ特別賞：全発表から選考します。（数件程度） ---【ポスターセッション申込】---------------------------- 各種データセットを利用した研究成果等の発表を募集します。詳細は以下のページをご確認の上，フォームよりお申し込みください。 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/userforum/poster_apply.html 　申込み〆切：11月11日(月) 12:00 ---【スタートアップセッション申込】---------------------- 各種データセットを利用した研究の構想・計画等の発表を募集します。詳細は以下のページをご確認の上，フォームよりお申し込みください。 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/userforum/startup_apply.html 　申込み〆切：11月25日(月) 12:00 ---【協賛企業】------------------------------------------ ・楽天グループ株式会社・株式会社ドワンゴ・株式会社リクルート・株式会社LIFULL ・株式会社Insight Tech ・株式会社インテージ・オリコン株式会社・ダイエットカフェ株式会社・アットホーム株式会社・日本システム技術株式会社・株式会社トリガー・株式会社メルカリ ---【協力企業】------------------------------------------ ・LINEヤフー株式会社（その他，企業以外のデータ提供者様もポスター出展予定） ---【運営協力】------------------------------------------ ・アカデミック・リソース・ガイド株式会社 --------------------------------------------------------- 特に学生さんにとっては，通常の学会等とは異なり，研究計画立案や試行錯誤の段階で研究の方向性などについて議論できる上に，企業からの参加者と知り合いになり自分をアピールできる機会になると思います。情報系以外の方でも，技術的なアドバイスを得たり共同研究のきっかけを得たりするのに良い機会になるかと存じますので，ぜひご発表をご検討下さい。なお，聴講参加の申込みは11月中旬頃に開始する予定です。詳細プログラムとともに改めてご案内申し上げます。 ※IDRでは研究にご利用いただける各種データセットを提供しています。詳しくは次のWebサイトをご覧ください。国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ（IDR） https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ -- =========================================== 国立情報学研究所 IDR事務局（大須賀智子）〒101-8430　東京都千代田区一ツ橋2-1-2 E-Mail : idr(a)nii.ac.jp URL : https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ ===========================================

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9/9セミナー開催「Web情報学の今」（産総研佃氏、筑波大学佐野氏、横浜国立大学松井氏）

by Shiori Hironaka

dbjapanメーリングリスト参加者の皆さま # 重複して受け取られた場合はご容赦ください京都大学の廣中です。「Web情報学の今」をテーマにセミナーを開催いたします。参加費無料、オンライン聴講可能ですので、是非ご参加ください。講演はすべて現地会場からおこなわれますので、お近くの方は足を運んでいただければ幸いです。京都大学学術情報メディアセンターセミナー「Web情報学の今」日時：2024/9/9（月）16:00～18:00 開催形態：ハイブリッド（会場およびオンライン）　現地会場：京都大学学術情報メディアセンター南館2階 202マルチメディア講義室　　吉田南構内マップ[93番] https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/access/campus/yoshida/map6r-ys 　オンライン：Zoom（参加リンクは登録いただくと表示されます）参加費：無料参加申込み：https://kyoto-u-edu.zoom.us/meeting/register/tJAqcOitrDosG904L2xE1TvKg094QxMr2su1 Zoom URLが表示されますが、現地参加される場合は直接現地会場へお越しください。プログラム： ◆16時00分～16時40分講演者：松井暉（横浜国立大学大学院国際社会科学研究院国際社会科学部門　講師）講演題目：Wikipediaにおける情報供給に関する研究講演概要：本講演では、世界最大の知識供給プラットフォームであるWikipediaに関する研究を発表する。 Wikipediaは、ユーザーが自発的に知識を供給し合うことで、様々な知識を蓄積するインターネットの百科事典である。本講演では、この巨大なシステムの背後にある人間行動のメカニズムに注目した研究を紹介する。 ◆16時40分～17時20分講演者：佐野幸恵（筑波大学システム情報系社会工学域　准教授）講演題目：Wikipedia閲覧数を用いた集合的記憶の数理モデル講演概要：集合的記憶とは、社会集団内で共有される記憶であり、大きなイベントの後に減衰していく傾向がある。本講演では、集合的記憶の例として、訃報や災害に関するWikipediaページの閲覧数を用いた分析結果を紹介する。さらに、集合的記憶を再現する数理モデルを導入し、そのモデルのパラメータに基づき、記憶が維持される例と維持されない例について議論する。 ◆17時20分～18時00分講演者：佃洸摂（産業技術総合研究所人間情報インタラクション研究部門　　　　　　　　メディアインタラクション研究グループ　主任研究員）講演題目：Webサービスで実現する人と音楽との新たなインタラクション講演概要：新たな観点から人と音楽とのインタラクションを実現することは、これまでに知らなかった楽曲やアーティストを好きになるなど、より豊かな音楽聴取体験を可能にする。本講演では、歌詞探索サービス「Lyric Jumper」や音楽発掘カフェ「Kiite Cafe」などのWebサービスでこれまでに実現してきたインタラクションについて紹介する。また、人と音楽とのインタラクションに関する基礎調査を通して得られた知見の、Webサービスへの活用可能性についても議論する。 URL: https://www.media.kyoto-u.ac.jp/accms_web/event/3162.html 問い合わせ：京都大学学術情報メディアセンター　廣中詩織 hironaka(a)media.kyoto-u.ac.jp -- 廣中詩織（Shiori Hironaka ) 京都大学学術情報メディアセンター hironaka(a)media.kyoto-u.ac.jp https://elnikkis.github.io/

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9/12 「Society5.0を支える革新的コンピューティング技術」国際シンポジウムのお知らせ

by Hayato YAMANA

日本データベース学会の皆様早稲田大学の山名です。 JSTでは、以下の国際シンポジウムを開催いたしますので、お時間がございましたらご参加いただければ幸いです。＝＝ 2024/9/12(木) 9:25-16:29@日本科学未来館（東京都江東区青海2-3-6）「Society5.0を支える革新的コンピューティング技術」国際シンポジウム https://www.jst.go.jp/kisoken/crest/com-revol/index.html 配信もありますが、ポスター・デモを除きます。＝＝本シンポジウムは、坂井先生＠東大が領域長を務める CREST「「Society5.0を支える革新的コンピューティング技術」のもと採択されたCRESTプロジェクトの発表の他、 Intelligent Cyber-Physical Systems: Harnessing AI and ML Innovations for Social Good Radu Marculescu (Professor, Texas University at Austin) 9:50-10:50 の基調講演があります。講演者テキサス大学オースティン校 Radu Marculescu 教授講演者略歴：ラドゥ・マルクレスク(Radu Marculescu)教授(IEEEフェロー・ACMフェロー) テキサス大学オースティン校　電気・コンピュータ工学部教授　兼　ローラ・ジェニングス・ターナーチェア。 2000年から2019年まで、カーネギーメロン大学電気・コンピュータ工学部　教授。現在は、コンピュータビジョン、バイオイメージング、ソーシャルセンシング、およびインターネット・オブ・シングス（IoT）アプリケーションのためのシステム設計と最適化のためのML/AIアルゴリズムとツールの開発等の研究を行う。2019年には、ネットワーク・オン・チップの設計、分析、および最適化の科学への重要な貢献に対してIEEE Computer Society Edward J. McCluskey Technical Achievement Awardを受賞。最近では、The International Conference on Hardware/Software Co-Design and System Synthesis (CODES) で、2020年ESWEEK Test-of-Time Awardを受賞。 IEEEフローおよびACMフェロー。＝＝早稲田大学　山名早人

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「名古屋大学高齢者顔表情データベース」提供開始のお知らせ

by Tomoko OHSUGA

日本データベース学会の皆様＃重複してお受け取りの場合はご容赦ください。国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)より，続けてもう1件，新規データセットの提供についてアナウンスさせて頂きます。 -------------------------------------------------------------------- 2024/08/30 「名古屋大学高齢者顔表情データベース」提供開始のお知らせ https://www.nii.ac.jp/news/2024/0830.html -------------------------------------------------------------------- 国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)では，「研究者等提供データセット」として，名古屋大学より受け入れた「名古屋大学高齢者顔表情データベース」の提供を開始しました。本データベースは，JSTのCOIプログラム「人がつながる“移動”イノベーション拠点」において収集された，日本人高齢者の様々な感情の顔表情を収録した動画および静止画のデータからなります。高齢者111名（男性56名，女性55名，73.2±4.6歳）による，8つの感情（喜び・悲しみ・恐怖・驚き・怒り・嫌悪・興奮・リラックス）に対応する表情と無表情を収録しています。収録対象者に，白布の背景の前に着席して，3種類の方法（シナリオ提示，男性の写真を模倣，女性の写真を模倣）で感情を表出してもらい，その様子を5台のビデオカメラ（正面・斜め上・斜め下・斜め右・斜め左）で撮影しており，3，996パターン，総数19，980本の動画を収録しています。また正面カメラで撮影した動画から，最も表情が強く表出されたフレームを機械的に静止画として抽出し，この静止画に対する36名による心理評定実験の集計結果も付与しています。本データベースは，学術研究利用を目的として，大学および公的研究機関の研究者を対象に提供します。データの内容や利用申請方法等，詳細は下記のページをご覧ください。　→ 情報学研究データリポジトリ－名古屋大学高齢者顔表情データベース　　 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/rdata/NUFDB/ -------------------------------------------------------------------- IDRでは，「研究者等提供データセット受入要項」に基づき，大学等の研究者が作成したデータセットの受入を行っています。本データセットはこの受入要項に基づき受入・提供を行うものです。データセット受入の詳細に関しては下記をご覧ください。　→ 大学等研究者提供データセット受入　　 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/service/rdata.html また，その他提供中のデータセットについては次のウェブサイトをご覧ください。国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ -- =========================================== 国立情報学研究所 IDR事務局（大須賀智子）〒101-8430　東京都千代田区一ツ橋2-1-2 E-Mail : idr(a)nii.ac.jp URL : https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ ===========================================

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「OSX 調理映像データセット（COM Kitchens）」提供開始のお知らせ

by Tomoko OHSUGA

日本データベース学会の皆様＃重複してお受け取りの場合はご容赦ください。国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)より，新規データセットの提供についてアナウンスさせて頂きます。 -------------------------------------------------------------------- 2024/08/23 「OSX 調理映像データセット（COM Kitchens）」提供開始のお知らせ https://www.nii.ac.jp/news/2024/0823-2.html -------------------------------------------------------------------- 国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ(IDR)では，「研究者等提供データセット」として，オムロンサイニックエックス株式会社より受け入れた「OSX 調理映像データセット（COM Kitchens）」の提供を開始しました。本データセットは，クックパッド株式会社とオムロンサイニックエックス株式会社が共同研究を通じて収集した，調理中の様子を固定カメラで撮影した動画データからなります。 IDRからは，76の一般家庭のキッチンで撮影された全177本の動画データを提供します。動画内で調理されたレシピの数は157です。また，これらの映像のうち，116動画（約32時間，56家庭，113レシピ）にはレシピの英語翻訳および Visual Action Graph によるアノテーションが付与されています。データは情報学研究データリポジトリ（IDR）のサイトよりオンライン申請にて入手可能です。提供は無償で，利用は学術研究目的に限ります。データの内容や利用条件等の詳細については以下をご覧ください。　→ 情報学研究データリポジトリ　　　－ OSX 調理映像データセット（COM Kitchens）　　 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/rdata/COM_Kitchens/ -------------------------------------------------------------------- IDRでは，「研究者等提供データセット受入要項」に基づき，大学等の研究者が作成したデータセットの受入を行っています。本データセットはこの受入要項に基づき受入・提供を行うものです。データセット受入の詳細に関しては下記をご覧ください。　→ 大学等研究者提供データセット受入　　 https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/service/rdata.html また，その他提供中のデータセットについては次のウェブサイトをご覧ください。国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ -- =========================================== 国立情報学研究所 IDR事務局（大須賀智子）〒101-8430　東京都千代田区一ツ橋2-1-2 E-Mail : idr(a)nii.ac.jp URL : https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/ ===========================================

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CFP: IEEE ICKG 2024

by Toshiyuki AMAGASA

日本データベース学会のみなさま筑波大学の天笠です．お世話になっております．知識グラフに関する国際会議 ICKG 2024 の論文募集をご案内します．関連する成果をお持ちでご興味があれば，投稿をご検討ください．よろしくお願いいたします．天笠俊之 The 15th IEEE International Conference on Knowledge Graph (ICKG), December 11-12, Abu Dhabi, UAE http://ickg2024.openkg.cn All deadlines are at 11:59PM Pacific Daylight Time. Paper submission (abstract and full paper): July 31, 2024 (!!!Extended to September 2nd, 2024!!!) Notification of acceptance/rejection: September 30, 2024 Camera-ready deadline and copyright forms: October 15, 2024 Early Registration Deadline: November 11, 2024 Conference: December 11-12, 2024 The annual IEEE International Conference on Knowledge Graph (ICKG) provides a premier international forum for presentation of original research results in knowledge discovery and graph learning, discussion of opportunities and challenges, as well as exchange and dissemination of innovative, practical development experiences. The conference covers all aspects of knowledge discovery from data, with a strong focus on graph learning and knowledge graph, including algorithms, software, platforms. ICKG 2024 intends to draw researchers and application developers from a wide range of areas such as knowledge engineering, representation learning, big data analytics, statistics, machine learning, pattern recognition, data mining, knowledge visualization, high performance computing, and World Wide Web etc. By promoting novel, high quality research findings, and innovative solutions to address challenges in handling all aspects of learning from data with dependency relationship.All accepted papers will be published in the conference proceedings by the IEEE Computer Society. Awards, including Best Paper, Best Paper Runner up, Best Student Paper, Best Student Paper Runner up, will be conferred at the conference, with a check and a certificate for each award. The conference also features a survey track to accept survey papers reviewing recent studies in all aspects of knowledge discovery and graph learning. At least five high quality papers will be invited for a special issue of the Knowledge and Information Systems Journal, in an expanded and revised form. In addition, at least eight quality papers will be invited for a special issue of Data Intelligence Journal in an expanded and revised form with at least 30% difference. Topics of Interest Topics of interest include, but are not limited to: Foundations, algorithms, models, and theory of knowledge discovery and graph learning Knowledge engineering with big data. Machine learning, data mining, and statistical methods for data science and engineering. Acquisition, representation and evolution of fragmented knowledge. Fragmented knowledge modeling and online learning. Knowledge graphs and knowledge maps. Graph learning security, privacy, fairness, and trust. Interpretation, rule, and relationship discovery in graph learning. Geospatial and temporal knowledge discovery and graph learning. Ontologies and reasoning. Topology and fusion on fragmented knowledge. Visualization, personalization, and recommendation of Knowledge Graph navigation and interaction. Knowledge Graph systems and platforms, and their efficiency, scalability, and privacy. Applications and services of knowledge discovery and graph learning in all domains including web, medicine, education, healthcare, and business. Big knowledge systems and applications. Crowdsourcing, deep learning and edge computing for graph mining. Large language models and applications Open source platforms and systems supporting knowledge and graph learning. Survey Track Survey paper reviewing recent study in keep aspects of knowledge discover and graph learning.In addition to the above topics, authors can also select and target the following Special Track topics. Each special track is handled by respective special track chairs, and the papers are also included in the conference proceedings. Special Track 01: KGC and Knowledge Graph Building Special Track 02: KR and KG Reasoning. Special Track 03: KG and Large Language Model Special Track 04: GNN and Graph Learning Special Track 05: QA and Graph Database Special Track 06: KG and Multi-modal Learning. Special Track 07: KG and Knowledge Fusion. Special Track 08: Industry and Applications Submission Guidelines Paper submissions should be no longer than 8 pages, in the IEEE 2-column format, including the bibliography and any possible appendices. Submissions longer than 8 pages will be rejected without review. All submissions will be reviewed by the Program Committee based on technical quality, originality, significance, and clarity. For survey track paper, please preface the descriptive paper title with “Survey:”, followed by the actual paper title. For example, a paper entitled “A Literature Review of Streaming Knowledge Graph”, should be changed as “Survey: A Literature Review of Streaming Knowledge Graph”. This is for the reviewers and chairs to clearly bid and handle the papers. Once the paper is accepted, the word, such as “Survey:”, can be removed from the camera-ready copy. For special track paper, please preface the descriptive paper title with “SS##:”, where “##” is the two digits special track ID. For example, a paper entitled “Incremental Knowledge Graph Learning”, intended to target Special Track 01 (Machine learning and knowledge graph) should be changed as “SS01: Incremental Knowledge Graph Learning”. All manuscripts are submitted as full papers and are reviewed based on their scientific merit. The reviewing process is single blind, meaning that each submission should list all authors and affiliations. There is no separate abstract submission step. There are no separate industrial, application, or poster tracks. Manuscripts must be submitted electronically in the online submission system. No email submission is accepted.To help ensure correct formatting, please use the style files for U.S. Letter as template for your submission. These include LaTeX and Word.Key DatesImportant Dates of the Conference. With very best regards! Huajun On behalf of the OC committe of ICKG2024

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MEDES2024 cfp

by 石川　博

日本データベース学会の皆様，東京都立大学の石川です．今年の１１月にナポリでMEDES2024が開催されます．国際ジャーナルへの論文推薦もございます．ふるって論文のご投稿をお願いいたします．

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