数据挖掘?EI会议如何避拒稿
lipiwang 2025-05-21 14:51 2 浏览 0 评论
【高录用率EI会议推荐】
ICDM 2024（会议号：61895）
- 截稿时间：2024年8月20日
- 举办时间与地点：2024年12月15日-17日 · 新加坡
- 论文集上线：会后2个月提交至IEEE Xplore
- 收录检索：官方承诺EI核心+Scopus双检
- 版面费参考：约4500元/篇（含审稿与出版）
【数据挖掘领域避坑指南】
高频拒稿原因
1. 创新性不足→算法改进需对比3种以上基线模型（如K-means/DBSCAN/谱聚类）
2. 实验单薄→至少覆盖UCI数据集+1个工业级真实数据（附公开数据源链接）
3. 写作逻辑混乱→务必用流程图展示方法框架（节点标注技术关键点）
【分层写作攻略】
新手必看
选题方向：从“特征工程优化”切入更易过审！案例模板需包含特征选择前后AUC对比柱状图（提升≥8%）。
实验设计：采用5折交叉验证时声明随机种子值（Python代码片段示例）。
高阶技巧
模型创新：融合图神经网络与LSTM处理时序关系（附注意力权重热力图）。
结果呈现：用t-SNE可视化高维聚类效果时标注轮廓系数值（对比原始特征VS降维后）。
【拒稿重灾区解决方案】
“方法描述模糊？” → 算法伪代码必须包含时间复杂度分析（公式用LaTeX规范书写）。
“实验对比不充分？” → 增加消融实验证明模块有效性（如移除某组件后F1值下降12.3%）。
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