数据分析与知识发现一直致力于发现模式、探索规律、感知态势、提升认知和支持决策。当前，以大模型为代表的人工智能高速发展，正全面增强和改造我们所熟悉的数据分析与知识发现方法，对依赖计算智能和感知智能的“知识”工作带来巨大挑战，并逐渐走向支持认知智能和决策智能的全谱段融汇之路。但同时，人工智能又为数据分析与知识发现带来重大机遇，复杂动态环境下多领域多元素多交互的用户场景、数据场景、分析流程、决策过程、实施反馈等机制还需要进一步的发现与检验。计算模型的融汇应用和动态复杂模型的认知构建可能成为数据分析与知识发现的新常态。充分融合人工智能技术和领域场景认知工具，重塑以用户目标与认知过程驱动的知识服务能力，构建针对复杂问题及其解决方案的认知型决策型知识服务能力，从而使数据分析与知识发现领域与时俱进、涅槃重生，更有力地和更具韧性地支持科学技术、人文学科、社会科学各领域的新科研范式、支持复杂社会问题的破解和复杂社会管理。
第四届“数据分析与知识发现”学术研讨会将于2023年12月5-6日在厦门召开。本次会议由中国科学院文献情报中心主办，厦门大学信息学院和《数据分析与知识发现》编辑部联合承办。会议将邀请国内外知名学者、企业代表、优秀论文作者做精彩报告。欢迎相关领域的研究、实践和管理人员报名参会，参与交流。
征文主题 ：融汇人工智能和领域场景的数据分析与知识发现
主题一：AI4S发展趋势与挑战：AI驱动的科学技术研究、人文科学研究、社会科学研究的范式变革；AI驱动的支持复杂社会问题破解和复杂社会管理的研究范式变革。
主题二：知识发现与智能决策的新技术与新方法：复杂动态环境下多元素交互建模；AI支持的用户场景、数据场景、分析流程、决策过程、决策反馈等机制的发现、建模与检验；多层次多角度的计算模型融汇应用；多模态、动态、复杂体系的模型认知和构建；人工智能技术和领域场景认知工具融汇的知识发现。
主题三：数智赋能下垂直领域的数据分析与知识发现：科创态势感知、舆情监测、政策分析与评价、知识计量与科创评价；智慧校园、智慧医疗、智慧安全、智慧城市、智慧金融、数字人文、重大公共安全问题与社会治理、颠覆性技术预测等。
主题四：支持AI融合的数据分析与知识发现：基础数据体系、领域知识体系、流程与决策过程、信息安全与伦理管理等机制建设。
投稿要求
会议接受三种形式投稿: 论文（Full Paper）、短论文（Short Paper）、简报（Poster）。
(1)论文（Full Paper）
①未公开发表的关于新方法、新技术、新机制、新系统的研究型论文，强调原创性、新颖性，8000字左右为宜。
②通过《数据分析与知识发现》期刊网站（http://www.infotech.ac.cn）提交，投稿环节论文题目请填写“DAKD2023+论文题目”。
③论文撰写要求及格式请参照期刊网站“作者指南”，严格遵守学术规范。
(2)短论文（Short Paper）
①正在进行中的创新性研究，标准化、集成化、重点新应用等的简要技术性报告，或针对新方法、新技术、新系统等的设想性或构建性分析报告，2000字左右为宜，附300字左右的结构化文摘。摘要撰写要求请参照期刊网站“作者指南”中有关文件。
②通过《数据分析与知识发现》官方网站（http://www.infotech.ac.cn）提交，投稿环节论文题目请填写“DAKD2023+论文题目”。
③要求具有必要方法和技术细节，写作清晰，遵守学术规范。欢迎相关研究成果进一步优化完善后以论文形式正式投稿。
(3)简报（Poster）
①关于正在进行的创新性的研究，重点新应用等的简报，以图文就绪的可排版的PDF形式提交，不超过0.6m×1.5m（纵向）篇幅。
②具有必要细节，逻辑清晰、布局合理、版面可读，注明作者及单位信息。不能作为产品或厂家宣传。
③通过电子邮件投稿（jishu@mail.las.ac.cn）
评审及出版
会议将组织学术专家组对投稿的所有论文和短论文进行同行评议。优秀论文将安排在《数据分析与知识发现》期刊发表，同时将遴选部分优秀论文进行会议口头报告。
会议学术委员会组织专家对投稿的简报进行评议，大会安排在会场张贴展示。
征文日期 DAKD2023
征文截止日期：2023年11月10日；
评审截止日期：2023年11月23日。
