×

数据挖掘?EI会议如何避拒稿

hqy hqy 发表于2025-05-20 20:27:21 浏览1 评论0百度已收录

抢沙发发表评论

【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%)。