DEIM2025 第17回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム

論文募集

 

  • 発表されたすべての投稿は，国内研究会発表論文として扱われます．
  • 査読は行わず，原則的に投稿された全ての論文に発表の機会があります．
  • コメンテータからのコメントにより，有益で深い議論ができます．
  • 優秀論文賞，学生プレゼンテーション賞，優秀インタラクティブ賞，スポンサー賞などの各種表彰に加えて，電子情報通信学会特集号への推薦や日本データベース学会のDBSJ論文誌およびデータドリブンスタディーズへの推薦を予定しています．
  • DEIM2025論文の著作権は，著者あるいは著者の所属機関に帰属します．

 

発表形式

発表形式はオンラインでの口頭発表とオフラインでのインタラクティブ発表のセットを基本とします．ただし，オフライン参加が困難な場合は口頭発表のみの参加も可能であり，国内会議発表論文としての位置付けは同一です．投稿された論文全てに口頭発表の機会があります．インタラクティブ発表は会場設備や感染症対策もあり，発表件数を制限する可能性があります．

論文投稿料

論文投稿料は10,000円を予定しています．論文投稿料の支払い締め切りは2025/2/12（水）23:59を予定しています．支払われた論文投稿料は理由の如何を問わず返金しません．参加には参加費が別途必要です．
 

投稿申込

投稿申込は2024/12/18（水）に終了します．投稿申込ページから申し込みください．その際，こちらの参加者・投稿者向けサポート情報をご参考ください．DEIM2025ではマルチトラック形式を採用しております．複数のトラックがあり，希望するトラックを選択した上で論文投稿していただきます．各トラックのトピックを参照した上で投稿内容に適したトラックをお選びください（第3希望まで）．ただし，プログラム委員会で論文の内容等を参照した結果，希望したトラックとは異なるトラックで発表する可能性もあります．

  • Track 1: 自然言語処理・機械学習基礎
  • Track 2: ビッグデータ基盤技術・データセキュリティ・プライバシ
  • Track 3: 情報検索・情報推薦・ソーシャルメディア
  • Track 4: メディア処理・HCI・人間中心情報マネジメント
  • Track 5: 高度なデータ利活用・ドメイン応用（医療情報，教育，地理情報等）

トラックごとの詳細は本ページ下部のトラック概要とキーワード一覧を参照ください．
 

賞及び論文誌等推薦

発表された全ての論文が（最）優秀論文賞の選考対象，及びスポンサー企業による表彰の対象になり，日本データベース学会論文誌，データドリブンスタディーズ，情報処理学会山下記念研究賞等の推薦対象となります． 全てのインタラクティブ発表は「（最）優秀インタラクティブ賞」の選考対象となります．学生による口頭発表は「学生プレゼンテーション賞」の選考対象となります．
 

論文フォーマット

DEIM2025では二種類の形式から選択いただけます．

  • ロングペーパー　：4ぺージ以上（目安：8ページ程度）
  • ショートペーパー：2ページ以上（目安：4ページ程度）

日本語論文の投稿に限らず，英語論文の投稿も歓迎します．

論文テンプレートファイル

 

募集日程

  • 論文投稿申込開始　2024/11/20（水）
  • 論文投稿申込締切　2024/12/18（水）23:59 (JST)
  • 論文第一稿締切　　2025/1/8（水）23:59 (JST)
  • 予稿集論文締切　　2025/2/12（水） 23:59 (JST)
  • 最終論文締切　　　2025/3/19（水） 23:59 (JST)

 

第一稿論文について

論文第一稿締切までに投稿サイトにて第一稿論文をアップロードしてください．締切までにアップロードされなかった場合には，投稿申込はキャンセルされます．DEIM2025では閲読は行いません．DEIMフォーラムが学部生・大学院生が多く参加する国内会議であるという性質を鑑みて，実験が不十分である等「一部未完成な研究」の論文投稿も歓迎します． ただしこの第1稿論文の内容を各トラックのトラックチェアで閲覧した上でプログラムを作成し，座長およびコメンテータが閲覧した上でセッション中により深い議論ができるようセッション内容の設計を行います．そのため「文章が書きかけ」の論文ではなく「完成された」論文として以下のチェックリストを確認し，これらを守った論文を提出してください．なお，本フォーラムの趣旨から大きく逸脱している，または公序良俗に反する等，プログラム委員会が判断したものについては発表をお断りさせていただく可能性がございます．

第一稿論文チェックリスト

  • 論文のトピックは本フォーラムの趣旨から逸脱していない．
  • 論文の体裁等で不備がない．
  • ページ基準を満たしている．
  • 明らかに書きかけ箇所はない．
    • 一部の章が章題だけで中身の文章が無い，または（予稿集論文には書きます）というようなメモ書きしか無いなど，論文の体裁をなしていないものは， 論文としての体裁を整えて提出するようにしてください．
  • 研究倫理に則っている．

 

予稿集論文について

予稿集論文締切までに投稿サイトにて予稿集論文をアップロードしてください．従来と異なり，論文の発表IDは実行委員会で論文中に付与しますので，著者が投稿原稿に明示的に記載する必要はありません．
 

最終論文について

本フォーラム終了後に，投稿サイトにて最終論文をアップロードしてください．最終論文が投稿されない場合には，予稿論文までに投稿された論文を最終論文として扱います．最終論文では，座長・コメンテータからのコメントや 会場での議論に基づいた論文の修正を勧めています．最終論文は正式な予稿集（電子版）として本サイトで公開されます．発表のときにNO SHOWだった場合は， 仮に論文投稿費をお支払い頂いていたとしても，論文発表の意思なしとみなし最終論文集への掲載は致しません．
 

再公表論文について

DEIMフォーラムでは，査読は行わず，原則的に投稿された全ての論文に発表の機会を与えています． 即ち，他の学術集会や学術刊行物（論文審査を伴う国際会議や論文誌を含む）で既に発表された論文であっても，データ工学と情報マネジメント分野の発展に寄与するものについては， DEIMフォーラムで再公表し，より有益で深い議論を行うことを認めています． なお，論文をDEIMフォーラムで再公表する際には，原論文を引用する，他者の著作権を侵害しないようにするといった適切な措置を取るようにお願いいたします．

注意事項

  • 合宿形式ではありません．宿泊に関しては各自で宿泊施設の手配をお願いします．
  • 投稿は，口頭発表（オンライン）＋インタラクティブ（ポスター）発表（オンサイト）のセットを基本とします．
  • 全ての発表は口頭発表を必須とし，インタラクティブ発表のみの投稿は受け付けません．

 

トラック概要とキーワード一覧

Track 1: 自然言語処理・機械学習基礎

  • トラックチェア
    • 中西 崇文（武蔵野大），関 洋平（筑波大）
  • 概要
    • 本トラックでは，テキストデータを分析・活用・生成する技術および機械学習の汎用的な理論・技術に関連した論文を広く募集します．また，近年注目される LLM とその派生技術である ICL (In-context Learning)，RAG (Retrieval-Augumented Generation)，指示チューニングおよびそのためのコーパス構築や，XAI (Explainable AI)， Interpretable MLに関する論文についても広く募集いたします．ACL，EMNLP，COLING，NeurIPS，ICMLに投稿されるような分野の研究の投稿を想定しています．
  • キーワード
    • LLM，ICL，RAG，指示チューニング，コーパス構築，テキスト生成，チャットボット，有害情報・偽情報・誤情報の検出と排除，VLM，テキストマイニング，XAI，Interpretable ML，情報抽出，機械翻訳，質問応答，対話システム，文書要約，依存構造解析，意味解析，自然言語処理応用，汎用機械学習技術，強化学習，学習理論
  • 関連する国際会議
    • ACL, EMNLP, COLING, LREC, NAACL, NeurIPS, ICML


Track 2: ビッグデータ基盤技術・データセキュリティ・プライバシ

  • トラックチェア
    • 金政 泰彦（富士通），佐々木 勇和（阪大）
  • 概要
    • ビッグデータの効率的な管理・処理およびデータセキュリティ・プライバシー保持に向けたシステム，アルゴリズム，理論およびその関連分野に関する研究発表を広く募集します．具体的には，以下のカテゴリに該当するトピックを歓迎しますが，必ずしもこれに限るものではありません．
  • キーワード
    • データベース管理
      • 問合せ処理，問合せ言語， 問合せ最適化
      • トランザクション処理， 障害回復
      • データ構造・索引
      • ベンチマーキング，チューニング，性能管理
      • 並列・分散処理
      • ストレージ管理， インメモリデータ管理
      • OLAP，データレイク，Schema on Read/Write
      • データ統合技術
      • NoSQLデータベース， グラフデータベース，時空間データベース
      • IoT・ブロックチェーン・ネットワークデータ管理
      • 機械学習応用，ML4DB, DB4ML
      • 先進ハードウェアによるデータ管理，クラウド基盤 
    • データ分析アルゴリズム
      • ストリームデータ， グラフデータ， 半構造データ， 空間・時空間・時系列データ分析
      • パターン・相関ルールマイニング
      • リアルタイム・リアクティブ分析
      • 知識グラフ・オントロジ処理
    • データセキュリティ・プライバシ・トラスト
      • k匿名性
      • 準同型暗号
      • プライバシ
      • 機械学習とプライバシ
      • Web3・NFT・DApp
      • 自己主権型/分散型アイデンティティ（SSI・DID）
  • 関連する国際会議
    • SIGMOD, VLDB, ICDE, CIDR, KDD, ICDM,  NSDI, OSDI, SOSP, ASPLOS, EDBT, CIKM, FAST


Track 3: 情報検索・情報推薦・ソーシャルメディア

  • トラックチェア
    • 王 元元（山口大），シリアーラヤ パノット先生（京都工芸繊維大）
  • 概要
    • 本トラックでは，ユーザの求める情報を適切な形で届ける情報検索・推薦システム，およびユーザによる情報の発信・交換・拡散の場を提供するソーシャルメディアを主に取り扱います．これらの情報アクセスシステムにおけるアルゴリズム，インタラクションをはじめ，情報探索行動とコミュニケーションに関連した論文を広く募集します．
  • キーワード
    • 検索モデル（ランキング学習，言語モデル，多様化）
    • 推薦モデル（協調フィルタリング，行列分解，内容ベース推薦，知識ベース推薦，ハイブリッド型推薦）
    • 推薦タスク（セッションベース推薦，シーケンシャル推薦，クロスドメイン推薦，POI推薦，グループ推薦）
    • 検索クエリ（意図理解，クエリ推薦，クエリ補完，音声クエリ）
    • 効率性・スケーラビリティ
    • ユーザモデル・行動分析
    • インタフェース・インタラクション
    • コンテキストアウェアネス・パーソナライゼーション
    • 評価・データセット
    • Beyond Accuracy（新規性，多様性，意外性，セレンディピティ，信憑性）
    • ソーシャルメディア（SNS，マイクロブログ，レビュー，ニュース，コミュニティ）
    • 対話型検索・推薦システム
    • 図書館情報
    • 情報組織化
    • 情報探索行動
  • 関連する国際会議
    • SIGIR, RecSys, WSDM, JCDL, CHIIR, ECIR, ICADL, UMAP, KDD, TheWebConf, ICWSM, WebSci, CIKM, WI, HT


Track 4: メディア処理・HCI・人間中心情報マネジメント

  • トラックチェア
    • 山本 祐輔（名市大），上野 史（岡山大）
  • 概要
    • 本トラックは，人間を中心としたシステムやインタラクションを扱い，そのための画像・映像・音声メディアの情報マネジメントに関する議論の場を提供します．具体的には，画像・映像・音声などのメディアデータの処理技術，パターン認識・コンピュータビジョン関連の認識技術，ユーザ理解，ユーザインタフェース・可視化・インタラクションに関する技術，ヒューマンコンピュテーション技術，およびこれらの知見を活用したHuman-In-The-Loop(HITL)システムなどのシステム・ソリューションに関する研究トピックを幅広く募集いたします．
  • キーワード
    • 画像認識，映像解析，音声・音楽
    • 信号処理，パターン認識
    • マルチメディア
    • ユーザ理解，行動解析
    • インタラクティブシステム，UI・UX，ユーザ支援，レシピ・料理
    • 情報可視化
    • XR (VR/AR/MR)
    • アクセシビリティ
    • ヒューマンコンピュテーション，Human-in-the-loopシステム
    • クラウドソーシング
  • 関連する国際会議
    • MM, MM Asia, ICMR, ICME, SIGGRAPH, EuroGraph, SIGGRAPH Asia, CVPR, ICCV, ECCV, ICIP, ICASSP, UIST, VIS, CHI, IUI, CSCW, HCOMP


Track 5: 高度なデータ利活用・ドメイン応用（医療情報，教育，地理情報等）

  • トラックチェア
    • 横山 昌平（都立大），廣田 雅春（岡山理科大）
  • 概要
    • データ工学のアプローチでさまざまなドメインの問題を解決し，社会に応用するための技術について扱います．
  • キーワード
    • 医療・ヘルスケア， 新型コロナウィルス，ウェルビーイング
    • 観光， 地理データ， 不動産， 農業，漁業
    • IoT， モビリティ， スマートシティ，スマートファクトリー， デジタルツイン
    • SDGs， 災害・防災， 地球環境， 資源・エネルギー
    • ソーシャルメディア， ニュース・マスコミ， 政治， 法律
    • 教育，e-Learning， EdTech， 学習支援，知識工学
    • 行動データ， 科学データ， スポーツデータ
    • 音楽， 食・レシピ， 漫画・コミック， 漫才， ゲーム，娯楽
  • 関連する国際会議
    • SAC, UBICOMP, SIGSPATIAL, W2GIS, MedInfo, LREC, TheWebConf, ICWSM, JCDL, ICADL, CHI, IUI, CSCW, IFIP-ICEC, ICCE, MM